반도체 기술/AI 반도체 및 서버18 HBM 스택 구조와 TSV 기술 – AI 메모리 혁신의 실체 목차1. AI 시대 메모리 혁신의 출발점 2. HBM 스택 구조 – 메모리 위에 메모리를 적층 하다3. TSV 기술 – 수직 연결 혁신의 핵심4. Base Die – 집적 제어의 지능적 핵심5. 인터포저와 패키징 – 병렬 구조의 튼튼한 무대6. 병렬 처리와 대역폭 – 숫자가 곧 성능7. 신호 정합과 지터 제어 – 병렬 구조의 정밀 설계8. 열 해소와 전력 전략 – 병렬 구조의 안정 기반9. 신뢰성과 자동화 – 대규모 병렬 구조를 지키는 감시자10. 확장성 – HBM4에서 HBM5, PIM, CXL까지 진화11. 실제 적용 사례 – 병렬 구조의 힘12. ROI – 병렬 구조가 가져온 가치 1. AI 시대 메모리 혁신의 출발점AI 처리량이 폭증하며 메모리 병목 현상이 시스템 전체 성능을 제한하고 있습니다.기.. 2025. 8. 9. HBM vs GDDR6 – AI 서버용 메모리 선택 기준 완전 분석 목차1. AI 서버의 메모리 선택, 왜 중요한가?2. HBM 구조와 성능 특성3. GDDR6 구조와 특성 비교4. 대역폭 비교 – 병렬 vs 클록 기반5. 전력 효율과 공간 효율6. 지연과 안정성 비교7. 비용 및 복잡성8. AI 워크로드 특성에 따른 선택 기준9. 최근 적용 사례 및 시장 동향10. 향후 전망 – GDDR7과 HBM4/5 경쟁 1. AI 서버의 메모리 선택, 왜 중요한가?AI 학습 및 추론 워크로드는 대규모 병렬 연산과 초저지연 데이터 접근이 핵심입니다.메모리 대역폭과 지연은 전체 시스템 성능을 제한하며, 일반 DDR/DIMM 메모리로는 데이터를 빠르게 공급할 수 없습니다. 이를 해결하기 위해 최근에는 HBM(High Bandwidth Memory)과 GDDR6 두 기술이 주로 사용되.. 2025. 8. 8. AI 서버의 열을 잡는 HBM 구조 설계와 냉각 기술 목차1. AI 서버의 열 문제, HBM이 갖는 구조적 과제2. HBM의 3D 구조와 발열 특성3. 고발열 HBM을 위한 패키징 열 설계 전략4. 액티브 냉각 기술: 공랭, 수랭, 그리고 차세대 방식5. NVIDIA H100 사례로 보는 실제 열 설계6. HBM 냉각 기술의 미래: AI + 열 제어 1. AI 서버의 열 문제, HBM이 갖는 구조적 과제AI 서버는 GPT와 같은 대규모 모델 학습, 자율주행 연산, 생성형 AI 등 병렬 연산과 실시간 데이터 처리가 핵심인 만큼, CPU와 GPU의 열 발생량은 과거 서버보다 수배 이상 증가했습니다. 특히, 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)는 수십억 개의 트랜지스터를 3D로 스택 한 구조로 열 집중도가 높고 방열 면적이 제한되어.. 2025. 8. 8. HBM이 바꾼 AI 서버 생태계 – 고대역폭 구조의 전략 분석 목차1. AI 서버, 왜 HBM을 중심으로 재편되고 있는가?2. HBM의 고대역폭 구조가 가진 의미3. AI 모델 성능과 직접 연결되는 메모리 구조4. 서버 아키텍처의 변화: 패키징에서 플랫폼까지5. 대표 적용 사례: NVIDIA·AMD·Intel의 HBM 전략6. 클라우드와 데이터센터의 투자 방향 전환7. 고성능 vs 저비용: 데이터센터의 전략적 균형8. 반도체 생태계까지 확장된 파급력9. HBM 기반 AI 생태계의 미래 방향 1. AI 서버, 왜 HBM을 중심으로 재편되고 있는가?최근 몇 년간 인공지능(AI) 시장은 폭발적으로 성장하며, 서버 인프라 또한 근본적인 변화를 겪고 있습니다.특히 GPT, LLM(대규모 언어모델), 자율주행 AI, 생성형 모델 등 초대규모 연산이 요구되는 환경에서, 기존의 .. 2025. 8. 7. HBM4의 병렬 구조가 AI 학습 속도에 미치는 영향 목차1. 초대형 AI 모델 시대, 병목은 메모리에서 온다 2. HBM4의 병렬 구조란 무엇인가?3. AI 학습 구조와 병렬 메모리의 연관성4. 실제 성능 향상 수치로 보는 HBM4 효과5. 병렬 구조로 가능한 새로운 AI 아키텍처6. HBM4 병렬 구조의 설계 난이도와 대응 전략7. 미래 전망: 병렬성은 AI 학습의 표준이 된다 1. 초대형 AI 모델 시대, 병목은 메모리에서 온다AI 기술은 GPT, DALL·E, Stable Diffusion, LLaMA 등 초대규모 모델 중심으로 진화하고 있습니다.이런 모델들은 수천억~수조 개의 파라미터를 사용하며, 매 학습 반복마다 엄청난 양의 데이터를 실시간으로 로딩하고 연산해야 합니다.문제는 연산 속도가 아무리 빨라도, 데이터를 메모리에서 빨리 가져오지 못하면 .. 2025. 8. 6. 차세대 AI 서버에 탑재될 HBM5 구조 미리 보기 목차1. AI 컴퓨팅 한계를 넘는 새로운 메모리, HBM5의 등장을 주목하라 2. HBM5의 등장 배경 – HBM4의 한계를 넘어3. HBM5의 핵심 사양 및 구조 변화4. 인터포저 및 패키징 최적화 – CoWoS의 진화5. 전력 효율 중심 구조 – AI 환경 최적화6. AI 연산 최적화 – LLM, DNN, 추론용 구조 내장7. 글로벌 반도체 기업들의 HBM5 대응 전략8. 차세대 AI 서버의 핵심, HBM5가 그리는 미래 1. AI 컴퓨팅 한계를 넘는 새로운 메모리, HBM5의 등장을 주목하라인공지능(AI) 연산의 규모가 기하급수적으로 증가함에 따라 기존 메모리 기술로는 데이터 처리 속도와 에너지 효율성의 한계가 명확해지고 있습니다.이러한 상황에서 HBM5(High Bandwidth Memory 5).. 2025. 7. 26. 이전 1 2 3 다음
