반도체 기술/AI 반도체 및 서버18 AI 반도체 시장에서 ARM과 x86의 생존 경쟁 시나리오 AI 반도체 시장에서 ARM과 x86의 생존 경쟁 시나리오목차1. AI 반도체 시장의 판도 변화2. x86 아키텍처의 강점과 한계3. ARM 아키텍처의 부상4. AI 서버에서의 x86 vs ARM 전략 차이5. 클라우드 사업자의 선택과 영향력6. 칩 제조사와 생태계 확장 전략7. 투자 관점에서 본 기회와 리스크8. 향후 5년 생존 경쟁 시나리오 1. AI 반도체 시장의 판도 변화AI 반도체 시장은 GPU, NPU, ASIC의 경쟁뿐 아니라 CPU 아키텍처 전쟁도 격화되고 있다.기존 데이터센터와 서버 시장을 장악해 온 **x86 아키텍처(인텔·AMD)**와 모바일·에지 기기에서 강세를 보이는 ARM 아키텍처가 AI 시대를 맞아 동일 전장에 뛰어든 것이다. AI 연산은 고성능 병렬 처리와 저전력 효율을 모두.. 2025. 8. 14. AI 서버 수혜주 집중 분석: 엔비디아 공급망의 한국 기업들 AI 서버 수혜주 집중 분석: 엔비디아 공급망의 한국 기업들목차1. AI 서버 시장 폭발과 엔비디아의 지배력2. 엔비디아 공급망 구조 이해하기3. SK하이닉스 – HBM 독점 강자4. 삼성전자 – HBM 도전과 패키징 기술5. 삼성전기 – FC-BGA 기판의 핵심 공급자6. 한미반도체·네패스 – 후공정 장비와 패키징 소재7. 심텍·파인텍 – 소재와 부품의 숨은 강자8. 투자 전략과 리스크 관리 1. AI 서버 시장 폭발과 엔비디아의 지배력2025년 들어 AI 서버 수요는 ChatGPT, 생성형 AI, 자율주행, 클라우드 서비스의 확산과 함께 폭발적으로 증가했다.그 중심에 있는 기업이 바로 **엔비디아(NVIDIA)**다.H100, B100, GH200과 같은 고성능 GPU는 AI 서버의 핵심 부품으로, .. 2025. 8. 12. AI 서버의 심장, HBM 메모리 구조 완전 해부 목차1. AI 서버 시대와 메모리 병목의 본질2. HBM 구조 개요 – 왜 3D 적층인가?3. TSV 기술 – HBM의 신경망4. Base Die – HBM의 두뇌5. 인터포저 – SoC와 HBM을 연결하는 핵심 매개체6. HBM 인터페이스 – 병렬 밴드폭의 핵심7. HBM4 이후의 확장 – HBM4, HBM5, PIM8. 신호 무결성과 전력 무결성 (SI/PI) 해법9. 열관리 및 패키지 안정화 전략10 PCB 및 시스템 레벨 통합11. HBM 채택 사례 – AI 데이터센터의 심장12. HBM의 ROI – 성능 대비 수익성13. 향후 전망 – HBM 생태계의 진화 방향 1. AI 서버 시대와 메모리 병목의 본질AI 트레이닝과 추론은 수십억~수조 개의 파라미터를 병렬로 다루며, 연산 성능뿐 아니라 메모리.. 2025. 8. 10. GPU에서 NPU까지, AI 반도체 아키텍처의 모든 것 GPU에서 NPU까지, AI 반도체 아키텍처의 모든 것목차1. AI 반도체 아키텍처의 진화 배경2. GPU: AI 연산의 원조 강자3. NPU: 초저전력·고효율 AI 전용 칩4. TPU·ASIC: AI 모델 전용 하드웨어의 등장5. FPGA: 유연성과 실험성의 무기6. AI 서버 아키텍처의 하이브리드화7. 산업별 적용 사례8. 향후 전망: AI 반도체 패러다임의 변화 1. AI 반도체 아키텍처의 진화 배경AI 반도체 아키텍처는 10년 전만 해도 GPU(Graphics Processing Unit)가 거의 전부였다.하지만 AI 모델의 복잡성과 데이터 처리량이 폭발적으로 늘면서, 범용 GPU만으로는 성능·전력 효율 한계에 부딪히게 됐다.그 결과 AI 전용 칩인 NPU(Neural Processing Unit.. 2025. 8. 10. HBM 메모리 인터페이스의 비밀 – AI 연산 속도 혁신의 핵심 목차1. AI 연산 시대의 메모리 구조 변화 2. 인터페이스의 핵심 – 병렬성과 넓은 버스구조3. TSV와 범프 기반 연결 – 신호 타이밍의 혁신4. PHY 계층과 메모리 컨트롤 설계의 중요성5. 신호 무결성(SI)과 전력 무결성(PI) 확보6. CoWoS 및 Foveros 기반 패키징의 역할7. 열관리와 인터페이스 안정성8. BIST와 in-field 모니터링 기술9. DVS/DVFS 기반 전력–성능 최적화10. HBM5와 넘어설 미래 인터페이스 구조11. 실제 적용 사례 – HBM 인터페이스 전략 비교12. ROI – 인터페이스 혁신의 가치13. AI 서버 인터페이스의 미래 투자 관점 1. AI 연산 시대의 메모리 구조 변화기존 CPU 중심 컴퓨팅 시대에서 GPU 기반 AI 연산 시대로 전환되며.. 2025. 8. 10. 왜 AI 서버는 HBM이 필요한가? 고대역폭 구조의 모든 것 목차1. AI 서버 대역폭 병목 현상의 본질과 해결책 2. HBM 구조 특징 – 병렬처리의 혁신3. TSV와 인터포저 – 속도와 신뢰성의 징검다리4. 대규모 병렬 채널 처리 – 버스 설계의 중요성5. 전력 효율성 – 속도와 전력의 균형점6. 지연(Latency) 감소와 처리량 증가7. AI 훈련과 추론에서의 HBM 활용8. HBM4·HBM5 기대와 확장 가능성9. 시스템 통합 설계의 과제10. 산업적 수요와 투자 가치 1. AI 서버 대역폭 병목 현상의 본질과 해결책AI 트레이닝과 대규모 추론 업무는 연산량뿐 아니라 데이터 동시 병목 처리 능력이 성능의 핵심입니다.기존 DDR·GDDR 메모리는 클럭만 높이고 핀 수는 제한적이었기 때문에 레이턴시와 메모리 병목현상이 발생했고, 이는 GPU와 같은 병렬 연산.. 2025. 8. 9. 이전 1 2 3 다음
