HBM 기술백서 – 초보자부터 전문가까지 이해하는 메모리 기술서

 

목차

1. HBM의 구조적 특징

2. HBM 세대별 진화

3. 왜 HBM이 중요한가?

4. HBM과 기타 메모리 기술 비교

5. PCB 및 패키징 설계 관점에서 본 HBM

6. 대표적인 HBM 적용 사례

 

HBM이란 무엇인가? HBM(High Bandwidth Memory)은 차세대 반도체 메모리 기술로, 기존 DRAM 방식과 달리 수직으로 메모리 다이를 쌓아 올린 3D 적층 구조를 가진다.
이 기술은 고속, 고대역폭, 저전력, 고집적의 4박자를 갖추고 있어,
AI, 자율주행, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터센터와 같은 분야에서 게임 체인저로 주목받고 있다.

 

HBM 기술백서

 

기존 GDDR6, DDR5 메모리가 수평적으로 데이터를 전송했다면, HBM은 수직 적층과 TSV(Through-Silicon Via)를 활용해
데이터를 더 빠르고, 더 효율적으로 주고받을 수 있도록 설계되었다.

1. HBM의 구조적 특징

1. 3D 적층 구조

• HBM은 DRAM 다이를 4~16단까지 수직으로 쌓는다.
• 각 다이에는 TSV가 뚫려 있어, 메모리 층 사이를 고속으로 연결할 수 있다.

2. 인터포저 기반 패키징

• HBM은 일반적인 PCB가 아닌, 실리콘 인터포저(Silicon Interposer) 위에 GPU, SoC, HBM을 함께 배치한다.
• 이 방식은 신호 거리를 줄이고, 병목을 최소화한다.

3. 병렬 데이터 처리

• HBM은 수천 개의 I/O 채널을 통해 데이터를 병렬 처리할 수 있어,
  기존 GDDR 메모리보다 3~5배 더 넓은 대역폭을 제공한다.

 

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2. HBM 세대별 진화

세대출시, 년도, 대역폭(스택당), 데이터 속도, 적층 수, 주요 특징

 

HBM1	2015	128GB/s	1Gbps	최대 4단	AMD Fury X 최초 적용
HBM2	2016	256GB/s	2Gbps	최대 8단	NVIDIA, AMD, AI 가속기
HBM2E	2020	460GB/s	3.6Gbps	최대 8단	향상된 전력 효율
HBM3	2022	819GB/s	6.4Gbps	최대 12단	NVIDIA H100 적용
HBM3E	2024	1.2TB/s+	9.2Gbps	최대 12단	AI 초대형 모델 대응 예정
HBM4	예정	2.0TB/s+	12~16Gbps	최대 16단	UCIe 및 칩렛 호환 예상

 

3, 왜 HBM이 중요한가?

1. AI와 LLM 시대의 필수 메모리

ChatGPT, Gemini, Claude 등 거대 언어모델은 초당 수백 테라바이트의 데이터를 처리해야 한다.
HBM은 이러한 연산을 위한 메모리 병목을 해소하는 핵심 하드웨어 인프라이다.

2. 데이터센터 및 서버 성능 향상

서버당 설치 가능한 GPU 수가 늘어날수록, 메모리 병목 현상이 성능의 가장 큰 장애 요인이 된다.
HBM은 고대역폭을 제공하면서도 전력 효율이 높아, 서버의 TCO(총소유비용)를 절감시킨다.

3. 전력 효율

HBM은 GDDR 대비 최대 50% 전력 절감 효과가 있으며, 이는 대규모 인프라에서는 막대한 에너지 절감으로 이어진다.

 

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4. HBM과 기타 메모리 기술 비교

항목, DDR5, GDDR6, HBM3

 

데이터 속도	6.4Gbps	18Gbps	6.4Gbps
I/O 수	64bit	256bit	1024~2048bit
대역폭	51.2GB/s	768GB/s	819~1200GB/s
전력 소비	중	높음	낮음
인터페이스 거리	수 cm	수 cm	수 mm (인터포저 내)
가격	저렴	보통	고가

 

HBM은 가격이 높은 대신, 성능/전력 효율/면적 측면에서 월등하여
고성능 연산을 필요로 하는 분야에만 선택적으로 사용된다.

 

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5. PCB 및 패키징 설계 관점에서 본 HBM

HBM을 시스템에 적용하려면 PCB와 패키징에서도 일반적인 DRAM 설계와 전혀 다른 접근이 필요하다.

1. 인터포저와의 통합

HBM은 일반 PCB가 아닌, 실리콘 인터포저 위에 배치되며,
GPU 또는 SoC와 함께 BGA 패키징으로 집적된다.
이는 고속 신호 전달을 위한 물리적 거리를 극단적으로 줄여주는 구조다.

2. PDN(Power Distribution Network) 설계

HBM은 저전압 고전류 구조이므로, 디커플링 커패시터와 PDN 최적화가 매우 중요하다.

3. 신호 무결성(SI)과 전력 무결성(PI)

수천 개의 I/O 라인이 병렬로 작동하므로,
길이 매칭, 임피던스 제어, EMI 차폐 설계가 필수다.

 

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6. 대표적인 HBM 적용 사례

1. NVIDIA H100 / B100

• 6~8개의 HBM3 스택 탑재
• 3TB/s 이상의 대역폭 구현
• CoWoS-S 기반 고급 패키징 사용

2. AMD Instinct MI300

• CPU + GPU + HBM 통합
• 칩렛 기반 패키징 구조
• 세계 최초 CPU+GPU+HBM 통합 서버 칩

3. Google TPU v4

• HBM2E 사용
• 대규모 학습 전용
• AI 추론 에너지 효율 향상

 

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결론

HBM은 차세대 메모리 기술의 방향이다.

HBM은 단순한 고속 메모리가 아니다.
이 기술은 AI와 초고속 컴퓨팅 시대를 위한 필수 메모리 솔루션으로, 고성능, 고효율, 고밀도라는 세 가지 요소를 완벽히 갖추고 있다.

HBM의 발전은 단순히 기술 스펙 향상에 그치지 않고, 패키징, 전력 관리, 인터페이스 설계 등 반도체 전반의 변화를 유도하고 있다.

앞으로 등장할 HBM4와 함께, 칩렛, UCIe, PIM 기술과 융합되며, AI 컴퓨팅 생태계를 근본적으로 바꾸는 중심축이 될 것이다.