HBM in AI Processors – AI 칩에서 HBM이 중요한 이유

 

목차

1. HBM의 핵심 특징

2. AI 프로세서에 있어 메모리 병목현상

3. HBM이 AI 침에 중요한 이유 5가지

4. 주요 AI 칩의 HBM 채택 사례

5. HBM의 발전이 AI 연산 성능에 미치는 영향

 

인공지능 연산의 폭발적 성장, 메모리 한계와의 전쟁

딥러닝 기반의 인공지능(AI)은 이제 단순한 소프트웨어 기술이 아니라, 거대한 연산량과 실시간 처리 능력을 요구하는 하드웨어 중심의 기술로 진화하고 있다.

GPT 계열의 초거대 언어 모델, 이미지 생성 AI, 자율주행 인지 시스템 등은 초당 수백 테라바이트(TB)의 데이터를 주고받으며 수천억 개의 파라미터를 연산한다.

 

HBM in AI Processors

이러한 AI 연산의 핵심을 담당하는 것이 바로 AI Processor, 즉 GPU, NPU, TPU, AI ASIC들이다.

그리고 이 고성능 AI 칩들이 HBM(High Bandwidth Memory)을 채택하는 이유는 단 하나다.
기존 메모리 기술로는 이 연산을 감당할 수 없기 때문이다.

1. HBM의 핵심 특징

HBM은 수직 적층 구조의 고속 메모리 기술로, 다음과 같은 특징을 지닌다:

• 초고대역폭: HBM3는 스택당 최대 819GB/s 이상, HBM3E는 1.2TB/s 이상
• 낮은 전력 소비: GDDR6 대비 최대 50% 전력 효율
• 짧은 데이터 경로: GPU 바로 옆 실리콘 인터포저 위에 배치
• 높은 집적도: 최대 12~16단까지 DRAM 적층 가능

이러한 특성은 AI 프로세서의 병목을 제거하고,
지속 가능한 전력 설계와 소형화를 실현하는 데 핵심적이다.

 

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2. AI 프로세서에 있어 메모리 병목이란?

AI 연산에서 병목은 보통 GPU의 코어 속도가 아닌, 데이터 접근 속도와 대역폭 부족에서 발생한다.
연산 자체는 빠르지만, 필요한 데이터를 제때 가져오지 못하면 연산 코어가 놀게 된다. 이를 메모리 병목(memory bottleneck)이라 한다.

특히 트랜스포머 기반 LLM은 메모리 용량과 전송 속도를 동시에 요구하며,
기존 DDR5, GDDR6 방식으로는 이 요구를 만족시키기 어렵다.

 

예시: GPT-4 학습에 필요한 GPU 수천 개가 병렬로 작동할 때,

데이터 간 교환 속도에 따라 전체 처리 속도가 결정된다.

 

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3. HBM이 AI 칩에 중요한 이유 5가지

1. 연산 병목 해소

HBM은 AI 칩 바로 옆에 탑재되어, 데이터 전송 거리를 수 mm 수준으로 단축시킨다.
이는 레이턴시 최소화 + 대역폭 극대화라는 두 마리 토끼를 잡는 방식이다.

2. 전력 효율 개선

AI 칩은 고전력 연산 구조이며, 메모리 또한 전력 소비가 크다.
HBM은 GDDR6 대비 동일한 대역폭을 절반 이하의 전력으로 처리할 수 있어
데이터센터에서의 전력 효율을 극적으로 개선한다.

3. 멀티 GPU 시스템 최적화

AI 서버는 수십 개의 GPU가 연결된 구조다.
이 구조에서는 HBM이 메모리 병목을 줄여주어 전체 시스템 병렬처리 효율을 높인다.

4. 고집적 패키징의 핵심

HBM은 CoWoS, SoIC, I-Cube와 같은 고급 패키징 기술과 결합되어
AI 칩의 고집적화, 소형화, 고속화를 동시에 실현한다.

5. 파라미터 확장 가능성

초거대 AI 모델은 수백~수천억 개의 파라미터를 GPU에 저장해야 한다.
HBM은 높은 용량과 대역폭 덕분에 모델 파라미터 처리량을 비약적으로 향상한다.

 

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4. 주요 AI 칩의 HBM 채택 사례

칩 이름, HBM, 세대탑재 용량, 대역폭, 패키징

 

NVIDIA H100	HBM3	80GB	3.0TB/s	CoWoS
NVIDIA B100	HBM3E	192GB (예정)	4.8TB/s (예상)	3.5D 패키징
AMD MI300X	HBM3	192GB	5.2TB/s	CDNA3 + Zen4 통합
Intel Gaudi 3	HBM2E	96GB	2.4TB/s	자체 HBM 인터페이스
Google TPU v4	HBM2E	128GB	미공개	AI 전용 패키징

 

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5. HBM의 발전이 AI 연산 성능에 미치는 영향

1. LLM 학습 시간 단축

HBM3E가 적용된 AI 서버는 GPT-4나 Claude 3와 같은
수천억 파라미터급 모델의 학습 시간을 수일 단축시킬 수 있다.

2. AI 추론 시 응답 속도 향상

실시간 챗봇 응답, 이미지 생성, 음성 인식 등에서
HBM 기반 GPU는 낮은 지연 시간(latency)을 제공하여 사용자 경험을 향상한다.

3. AI 모델 크기의 한계 극복

더 많은 파라미터를 처리할 수 있는 메모리 용량과 대역폭 덕분에
초거대 모델의 훈련 및 추론도 현실화되고 있다.

 

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결론

HBM은 AI 칩 설계의 핵심 축, HBM은 단순히 ‘빠른 메모리’가 아니라 AI 연산 구조 전반의 성능과 효율을 좌우하는 필수 구성 요소다.

AI 프로세서의 성능은 더 이상 단순한 연산 속도로 측정되지 않는다.
메모리 대역폭, 레이턴시, 전력 효율이라는 3가지 기준이 함께 고려되어야 하며 이 모든 면에서 HBM은 독보적인 해답을 제공한다.

앞으로 HBM4, UCIe, Chiplet 기술이 확산됨에 따라 HBM은 AI 반도체 시대의 핵심 메모리 인프라로 자리매김할 것이다.