HBM Applications – 자율주행, 서버, HPC에서의 HBM 활용법

 

목차

1. 자율주행 시스템에서의 HBM 적용

2. 서버 및 데이터 센터 인프라에서의 활용

3. 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서의 필수 조건

4. 메모리 유형 간 응용 비교

5. 에너지 절감과 미래 확장성

 

고대역폭 메모리(HBM)의 핵심 가치, 고성능 컴퓨팅 시대에 접어든 지금, 데이터 전송 속도와 병렬 처리 능력은 그 어떤 부품보다도 메모리 성능에 좌우된다.

기존 DDR, GDDR 계열 메모리는 발전을 거듭해 왔지만, AI, 자율주행, 데이터센터, 고성능 서버(HPC) 같은 분야에선 근본적인 한계를 드러내고 있다.

이러한 한계를 극복하기 위한 메모리 기술로 부상한 것이 바로 HBM(High Bandwidth Memory)이다.

 

HBM Applications

HBM은 TSV(Through-Silicon Via)를 기반으로 DRAM 다이를 수직 적층하고, SoC와 인터포저를 통해 초고속 데이터 인터페이스를 구현한다.

HBM은 단순한 ‘빠른 메모리’가 아닌, 다음 세대 컴퓨팅의 핵심 인프라로 자리 잡고 있으며, 실제 산업 현장에서도 폭넓게 응용되고 있다.

1. 자율주행 시스템에서의 HBM 적용

자율주행과 실시간 데이터 처리

자율주행 자동차는 수많은 센서(LiDAR, 카메라, 레이더 등)에서 초당 수 기가바이트 이상의 데이터를 실시간으로 수집한다.
이러한 데이터를 신속히 처리해 판단하고, 의사결정해야 하므로 낮은 지연 시간과 고대역폭 메모리가 반드시 필요하다.

HBM은 자율주행의 연산 플랫폼인 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 또는 AI SoC와 통합되어, 다음과 같은 이점을 제공한다:

• 대용량 실시간 영상 처리: 수십 개의 카메라 영상 동시 분석
• 저지연 경로 탐색: mm 단위의 지연이 생명과 직결되는 자율주행 환경에서 안정성 확보
• 센서 융합(Fusion) 연산 최적화: 다양한 센서 데이터를 병렬 연산으로 처리
• 소형화 및 저전력 설계 가능: 차량 내 공간 제약 극복

실제 적용 사례

• NVIDIA DRIVE AGX Orin: HBM2 메모리 탑재, L4 자율주행 지원
• Tesla Dojo: 트레이닝 전용 AI 칩에 HBM 통합 설계
• Mobileye EyeQ 시리즈: HBM 기반 병렬 비전 프로세싱 유닛 내장

HBM은 자율주행 SoC의 처리 능력을 획기적으로 향상하며, 자동차 산업에서 메모리 기술의 핵심 축으로 부상하고 있다.

 

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2. 서버 및 데이터센터 인프라에서의 활용

데이터 폭증 시대의 서버 요구 조건

클라우드 서비스, 검색 엔진, 스트리밍 플랫폼, LLM(Large Language Models) 등으로 인해 서버는 초고속, 초대용량 데이터 연산이 요구되는 환경에 놓여 있다.
전통적인 DRAM 기반 서버는 메모리 병목 현상, 전력 소모, 발열 문제 등 여러 가지 제약에 직면해 있다.

HBM은 서버용 프로세서(CPU, AI 가속기, SmartNIC 등)와 함께 사용되며, 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다:

• 대역폭 향상: SoC와 HBM 간 통신 속도 최대 3.5TB/s (HBM3 기준)
• 서버 밀도 증가: 동일 전력 대비 높은 연산 성능 확보
• 발열 및 냉각 효율: 낮은 작동 전압과 발열 설계로 에너지 효율 증가
• 실시간 응답성 개선: 사용자 요청에 대한 반응 속도 향상

대표적인 서버용 HBM 제품

• AMD Instinct MI300X: HBM3 192GB 내장, 초거대 언어모델 트레이닝 전용
• Intel Gaudi3: AI 서버용 HBM 메모리 통합 가속기
• Google TPU v4: HBM2 E 기반, Google Cloud AI 서비스에 적용

이러한 제품들은 HBM을 중심으로 구성되어 있으며, 데이터센터 전력 효율성과 공간 효율성을 동시에 만족시키는 설루션으로 각광받고 있다.

 

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3. 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서의 필수 조건

HPC의 구조와 연산 특성

HPC는 대기 시뮬레이션, 분자동역학, 유전체 분석, 원자력 시뮬레이션 등 극한의 연산 처리량을 요구하는 분야에 사용된다.
이들 환경에서는 수천 개의 노드, 수만 개의 코어가 동시에 작업을 수행하므로, 데이터 이동 지연, 병렬 연산 속도, 메모리 처리량이 핵심 경쟁력이다.

HBM은 HPC 시스템에서 다음과 같은 장점을 제공한다:

• 메모리 병목 현상 제거: 수천 개의 연산 유닛이 동시에 메모리 접근 가능
• 작업 단위 간 데이터 전송 최소화: 연산 노드 간 통신 오버헤드 감소
• 에너지 효율 개선: 총 전력 대비 연산 비율 향상
• 고신뢰 연산 보장: ECC 내장 및 온라이 오류 정정 기능 탑재

슈퍼컴퓨터에서의 HBM 활용 사례

• Fugaku (일본): 일부 노드에서 HBM 채택, 병렬 연산 최적화
• NVIDIA DGX H100 시스템: HBM3 기반, 과학연산 및 기후 모델링에 활용
• US DOE Frontier: HBM 탑재 AMD GPU 사용, 엑사스케일(Exascale) 시스템

HPC 분야는 HBM의 성능과 신뢰성을 시험하는 최전선이며, 향후 HBM4와의 결합으로 더욱 고도화된 컴퓨팅 환경이 기대된다.

 

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4. 메모리 유형 간 응용 비교

적용 분야, 요구 조건기존, DRAM (DDR4/5), GDDR6, HBM3

 

자율주행	실시간 처리, 저지연	지연 발생 많음	소비 전력 높음	최적
서버/데이터센터	병렬 처리, 에너지 효율	성능 부족	공간 활용도 낮음	최적
HPC	고신뢰 대용량 연산	병목 심함	병렬성 낮음	필수

 

HBM은 기존 메모리 방식으로는 해결할 수 없는 요구사항을 해결하며, AI 기반 산업의 핵심 인프라로 기능하고 있다.

 

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5. 에너지 절감과 미래 확장성

서버 및 HPC 환경에서는 연산 능력 못지않게 중요한 요소가 에너지 비용과 냉각 효율이다.
HBM은 작동 전압이 낮고 신호 전송 거리가 짧아 와트 당 대역폭(Watt per GB/s) 측면에서 GDDR이나 DDR보다 최소 2배 이상 효율적이다.

이러한 점은 ESG(환경·사회·지배구조) 경영 측면에서도 긍정적으로 작용하며, 다음과 같은 추가 확장이 기대된다:

• HBM-PIM (Processing In Memory): 연산 코어와 메모리 통합, 데이터 이동 자체 제거
• HBM4: 스택 수 증가, 3TB/s 이상 대역폭 확보 가능
• HBM3 E: 전송속도 8.4 Gbps 이상, 초고속 AI 추론 최적화

HBM은 단순한 속도 향상을 넘어, 구조적 혁신을 기반으로 하는 확장형 메모리 설루션이라 할 수 있다.

 

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결론

산업 전반에 필수화된 HBM의 응용 가치, HBM은 자율주행 차량의 판단 속도를 높이고, 데이터센터의 처리 효율을 끌어올리며, HPC에서 과학적 진보를 가속화하는 모든 분야의 핵심 자원으로 자리 잡았다.

향후 AI 연산이 더욱 고도화되고, 메타버스, 양자컴퓨팅, 스마트시티 등 신규 산업이 부상함에 따라, HBM의 응용 영역은 더욱 확장될 것이며, 이와 함께 관련 기업의 기술 투자와 시장 경쟁 역시 심화될 전망이다.

HBM은 더 이상 ‘특수한 메모리’가 아닌, 디지털 시대의 핵심 인프라 메모리로 이해되어야 하며, 이를 통해 새로운 컴퓨팅의 지평을 열고 있다.