Why NVIDIA Chooses HBM – AI GPU에서의 선택 배경

 

목차

1. HBM이란 무엇인가

2. Nvidia의 AI GPU 구조와 메모리 요구 사항

3. NVIDIA의 HBM 탑재 제품군

4. HBM이 AI GPU에 필수적인 이유

5. NVIDIA의 전략적 선택: HBM + 칩셋 + 패키징 통합

6. 수인성과 시장 지배력 강화

7. 향후 전망 - HBM과 함께 가는 AI 연산의 미래

 

NVIDIA는 왜 HBM을 선택했는가?, 2020년대 들어 AI와 고성능 연산(HPC) 시장은 폭발적으로 성장하고 있다.
NVIDIA는 이 시장의 중심에서 GPU 아키텍처의 진화를 주도하는 기업으로, AI 학습 및 추론, 슈퍼컴퓨터, 클라우드 가속기 등에 다양한 제품군을 제공하고 있다.

이러한 연산 집약적 환경에서 가장 중요한 기술 중 하나가 바로 메모리의 대역폭과 지연시간이다.

 

NVIDIA Chooses HBM

NVIDIA는 최근 H100, GH200, B100과 같은 고급 AI GPU 제품에 HBM(High Bandwidth Memory)을 적극 도입하며 전통적인 GDDR6 메모리와의 차별화를 시도하고 있다.

이 글에서는 NVIDIA가 왜 HBM을 채택하게 되었는지, 그 배경과 기술적 필요성, 시장 전략, 미래 확장성에 대해 상세히 분석한다.

1. HBM이란 무엇인가?

HBM은 기존 DDR이나 GDDR 방식과는 다른 3D 적층 메모리 구조다.
TSV(Through-Silicon Via) 기술을 통해 여러 개의 DRAM 다이를 수직으로 적층 한 후, 인터포저 기반의 2.5D 패키징 기술을 이용해 고속 연산 칩과 직접 연결된다.

HBM의 핵심 특성:

• 초고대역폭: 최대 1.2TB/s 이상 (HBM3 기준)
• 초저지연: SoC에 근접한 위치로 신호 전달 거리 최소화
• 저전력: 기존 GDDR6 대비 최대 50% 이상 절감
• 고집적도: 패키지 면적 절감 및 고용량 구현 가능
• ECC 기능 내장: 고신뢰성 연산 환경 제공

이러한 특성은 AI 및 대규모 병렬 연산에 매우 최적화된 구조로, GPU 연산의 병목 현상을 효과적으로 해소할 수 있다.

 

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2. NVIDIA의 AI GPU 구조와 메모리 요구 사항

AI 모델의 연산 특성

GPT, LLaMA, Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 수십~수천억 개의 파라미터를 포함한다.
이러한 모델은 연산 속도 못지않게 데이터를 GPU로 빠르게 전달하는 메모리 성능에 의존한다.

• 모델 학습 시: 수 TB급 데이터셋을 고속 처리
• 모델 추론 시: 지연시간 최소화가 사용자 경험의 핵심
• 분산 연산 시: GPU 간 메모리 대역폭 확보 필수

GDDR6 메모리는 게임과 그래픽 렌더링에 적합하지만, 동시접속 처리량과 병렬 연산량이 월등히 높은 AI 환경에는 한계가 있다.
NVIDIA는 이를 극복하기 위해 HBM을 탑재한 AI 전용 GPU 아키텍처를 채택하게 된 것이다.

 

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3. NVIDIA의 HBM 탑재 제품군

NVIDIA A100

• HBM2 사용 (1.6TB/s)
• AI/ML 학습 및 추론 병행 구조
• Google Cloud, AWS, Azure 채택

NVIDIA H100 (Hopper)

• HBM3 또는 HBM2 E 탑재
• 최대 80GB 메모리 용량
• NVIDIA NVLink, Transformer Engine 탑재
• AI 학습 성능: A100 대비 최대 6배 이상 향상

NVIDIA GH200 (Grace Hopper)

• Grace CPU + Hopper GPU + HBM3 통합
• 데이터센터 및 에지 AI 연산용
• 메모리 일관성 확보로 분산 연산 최적화

NVIDIA B100 (차세대)

• HBM3 E 탑재 예정
• 5nm 공정 기반, 1.5TB/s 이상 대역폭 기대
• AI 대규모 학습 환경 최적화

이러한 제품들은 고성능 메모리 없이는 불가능한 아키텍처로 구성되어 있으며, HBM은 성능, 효율, 확장성을 모두 만족시키는 핵심 요소로 작용하고 있다.

 

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4. HBM이 AI GPU에 필수적인 이유

항목, GDDR6, HBM3

 

전송 속도	최대 700GB/s	1.2TB/s 이상
소비 전력	상대적으로 높음	전력당 처리량 우수
패키징 공간	넓음	고집적 구조
지연 시간	수십 ns	수 ns
ECC 지원	제한적	내장됨
AI 병렬 처리 적합도	중간	매우 높음

 

AI GPU는 수백 개의 텐서 연산 유닛(Tensor Core)을 동시에 활용한다.
이들은 메모리에서 데이터를 읽고 쓰는 데 막대한 병렬 대역폭이 필요하며, HBM은 이를 전력 효율성과 병행하여 제공할 수 있는 유일한 메모리 구조이다.

5. NVIDIA의 전략적 선택: HBM + 칩 렛 + 패키징 통합

NVIDIA는 HBM을 단순한 ‘고급 메모리’로 보지 않는다.
대신 이를 미래형 AI 아키텍처의 핵심 인터페이스로 정의하고 있다.

주요 전략:

• TSMC CoWoS 패키징 채택: 인터포저 기반 HBM 연결
• 칩 렛 구조 도입: CPU/GPU/HBM 모듈화
• NVLink와의 결합: GPU 간 초고속 연결을 위한 보완
• HBM3 E 채택 가속화: 차세대 연산 플랫폼 선점

이러한 전략은 모듈형 고성능 시스템 구현, 전력 효율 향상, 기기 소형화라는 3가지 축에서 경쟁사 대비 우위를 확보하는 데 기여하고 있다.

 

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6. 수익성과 시장 지배력 강화

HBM은 GDDR 계열보다 단가가 2배 이상 높지만, AI 서버 및 데이터센터에서의 부가가치는 그 이상이다.

HBM 탑재 GPU의 시장 가치:

GPU, 종류메모리, 평균 단가

 

RTX 4090	GDDR6X	$1,600
A100	HBM2	$11,000
H100	HBM3	$25,000~$35,000
B100	HBM3E	$40,000+ 예상

 

HBM은 단가 상승 요인이면서도 NVIDIA의 매출 성장률을 견인하는 핵심 요소이며, 클라우드 기업 및 AI 스타트업의 대량 수요와 맞물려 장기적 수익 모델을 제공한다.

7. 향후 전망 – HBM과 함께 가는 AI 연산의 미래

NVIDIA는 단기적 효율이 아닌 장기적 아키텍처 최적화를 기반으로 설계를 진행하고 있다.
HBM은 앞으로도 다음과 같은 흐름 속에서 중요한 위치를 차지할 것이다:

• HBM3 E: 대역폭과 전력 효율 향상
• HBM-PIM: 연산기능 내장 메모리로 확장
• HBM + CH + 3D 패키징 통합 구조 대중화
• AI 추론 최적화 GPU에 HBM 경량 버전 적용

이러한 기술 변화는 단순히 메모리 기술의 발전을 넘어, AI 시스템의 전반적 진화를 이끌게 될 것이다.

 

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결론

NVIDIA의 HBM 채택은 선택이 아닌 필연, NVIDIA가 HBM을 선택한 이유는 단순한 고속 메모리의 필요 때문이 아니다.
그 선택은 미래 AI 연산 환경의 핵심 인프라를 선점하기 위한 전략적 판단이다.
HBM은 GPU의 성능 한계를 넘어서게 하며, 전력 효율, 병렬 연산, 시스템 통합성까지 포괄하는 플랫폼 전환의 중심축이 되고 있다.

따라서 HBM은 AI 하드웨어 설계에서 더 이상 부가적인 옵션이 아니라, 필수적 컴포넌트이며, NVIDIA의 향후 제품 전략에서도 중심적 역할을 지속할 것이다.