반도체 기술/AI 반도체 및 서버18 HBM4 기반 AI 서버 아키텍처 – 병렬 처리의 진화 목차 1. AI 서버와 병렬 처리 – 메모리 아키텍처가 핵심이다 2. HBM4 스택 구조 – 병렬성과 집적도를 동시에3. 병렬 처리의 진화 – Channel + Bank 그룹 구조4. 실리콘 인터포저 – 병렬 지연을 줄이는 든든한 기반5. 열과 전력 과제 – 병렬 구조는 소비도 병렬이다6. 인터페이스 동기화 – 타이밍 정합의 정밀 예술7. BIST와 모니터링 – 병렬 처리 신뢰의 바탕8. 확장성과 미래 – HBM5, PIM, CXL 연동 구조 1. AI 서버와 병렬 처리 – 메모리 아키텍처가 핵심이다AI 서버는 고성능 병렬 연산과 대용량 데이터 처리를 동시에 요구한다.딥러닝 트레이닝이나 실시간 추론에서는 데이터 이동이 곧 병목이며, 특히 메모리 대역폭과 지연(latency)이 서버 성능 전체에 결정적 영.. 2025. 7. 25. HBM 구조 최적화를 위한 인터포저 설계 기술 완벽 이해 목차1. 왜 인터포저가 중요한가?2. 인터포저란 무엇인가?3. HBM 구조의 병렬성과 인터포저의 역할4. 실리콘 인터포저 vs 유기 인터포저 – 차이점과 선택 기준5. 인터포저 내 전력/신호 라우팅 기술6. 인터포저 설계의 핵심 – TSV 기술의 통합7. 인터포저 설계의 도전과제와 극복 기술8. 미래 인터포저 기술의 발전 방향 1. 왜 인터포저가 중요한가?고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 데이터 센터 분야에서 **HBM(High Bandwidth Memory)**는 고대역폭, 저전력, 고속 메모리 설루션으로 자리 잡았습니다.하지만 이러한 HBM의 성능을 실제 시스템에 구현하기 위해선, GPU, AI SoC 등 연산 장치와 HBM 간의 물리적 연결 구조가 필수이며, 이 연결을 책임지는 것이 바로 .. 2025. 7. 24. HBM 메모리와 AI GPU 간 인터페이스 통신 구조 분석 목차1. AI 시대의 핵심 연결 고리, 메모리와 GPU 간 인터페이스2. HBM과 AI GPU 통신 구조의 기본 개념3. 실리콘 인터포저의 역할 – 물리적 연결의 혁신4. 인터페이스 계층 구조 – PHY, Controller, Protocol5. 채널 및 뱅크 구조 – 병렬성의 핵심6. AI 학습과 추론에 최적화된 인터페이스 설계7. NVIDIA, AMD, 인텔의 인터페이스 기술 경쟁8. 미래 인터페이스의 방향 – 통합, 지능화, 저전력 1. AI 시대의 핵심 연결 고리, 메모리와 GPU 간 인터페이스AI 학습과 추론은 대량의 연산 자원을 필요로 합니다.특히 대규모 언어 모델(LLM)이나 생성형 AI를 구동하는 AI GPU는 수십~수백 테라바이트에 달하는 연산을 초당 수천 번 이상 반복합니다.이런 연산이.. 2025. 7. 23. AI 서버용 HBM의 전력 설계 구조 – 효율성과 속도의 균형 목차1. AI 서버 시대, 전력 효율이 곧 경쟁력 2. HBM의 기본 전력 구조 개요 3. 병렬성과 전력의 상충 관계 4. 전력 설계 최적화 전략 – HBM4 기준 5. 패키징 단계에서의 전력 설계 6. 전력-성능 균형을 고려한 AI 서버 아키텍처 7. 실제 적용 사례 – NVIDIA, AMD, 인텔 8. AI와 전력 제어의 융합: 차세대 흐름 1. AI 서버 시대, 전력 효율이 곧 경쟁력AI 기술의 발전은 단순한 알고리즘 차원을 넘어 하드웨어 설계로 옮겨가고 있습니다.초거대 모델(GPT, Gemini, LLaMA 등)의 훈련과 추론을 담당하는 AI 서버는 이제 하나의 연산장치가 수백~수천 와트를 소모하며, 열과 전력 문제가 심각한 병목으로 대두되고 있습니다. 특히 고대역폭 메모리(HBM)는 연산 장.. 2025. 7. 23. HBM 메모리의 내부 구조와 동작 원리 – AI 서버 설계자를 위한 가이드 목차1. AI 서버 시대, 메모리는 ‘속도’와 ‘대역폭’의 경쟁 2. HBM의 3D 적층 구조: 수직으로 쌓은 DRAM3. TSV 기술: 초고속 연결의 비밀4. 베이스 다이(Base Die): 모든 데이터 흐름의 허브5. 인터포저와 SoC 연결: HBM과 연산 장치의 다리6. HBM의 채널 구조와 병렬성7. 동작 원리 요약: 병렬 처리의 극대화8. 전력 효율과 발열 관리9. ECC 및 신뢰성 설계10. 실제 적용 사례 및 전망 1. AI 서버 시대, 메모리는 속도와 대역폭의 경쟁인공지능 서버에서 데이터 병목 현상은 성능 저하의 주요 원인 중 하나입니다.특히 GPT나 DNN 계열과 같은 대규모 모델 학습은 수백~수천 기가바이트의 메모리 대역폭과 지연 최소화가 필수적입니다.이러한 요구에 대응하기 위해 등장한.. 2025. 7. 22. AI 데이터 폭증 시대, HBM 메모리 구조로 대응하는 법 목차1. AI 데이터 폭증과 메모리 병목 문제 2. HBM의 핵심 구조 – 데이터 폭증 시대의 특화 설계3. AI 트레이닝과 추론 성능을 좌우하는 대역폭4. 실시간 추론 성능과 지연 최소화5. 전력 효율과 TCO 개선6. AI 서버의 확장성과 유연성 확보7. 신뢰성과 강화된 유지보수 구조8. AI 데이터센터 투자와 전략적 가치9. HBM4→HBM5, 미래 구조로의 성장 경로10. 도입 전략 – HBM 기반 AI 서버 최적화 1. AI 데이터 폭증과 메모리 병목 문제오늘날 AI는 수십억~수조 개의 학습 파라미터, 멀티모달 입력, 실시간 대규모 추론 처리로 인해데이터 요구량이 기하급수적으로 증가하고 있습니다.예를 들어, GPT‑4는 수백 테라바이트(TB)의 데이터를 다루며, 멀티모달 트레이닝은 그 이상의 스.. 2025. 7. 21. 이전 1 2 3 다음
