반도체 기술/HBM 및 고대역폭 메모리40 삼성·SK하이닉스의 HBM4 개발 전략과 글로벌 경쟁 구도 목차1. HBM4 시대 개막 - 초고속 메모리 주도권 경쟁 본격화 2. 삼성전자의 HBM4 개발 전략 - 시스템 반도체 연계 강화3. SK하이닉스의 HBM4 전략 - 기술 선도와 품질 중심4. 글로벌 경쟁 구도 - Micron·TSMC·Intel의 대응5. 공급망과 양산 역량 - 누가 먼저 대규모 공급에 성공할 것인가6. 미래 구도 - HBM5와 통합 패키징 시대 1. HBM4 시대 개막 – 초고속 메모리 주도권 경쟁 본격화HBM(High Bandwidth Memory)은 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC), 클라우드 데이터센터 등에서 필수적인 차세대 메모리 기술로, 2024년부터 HBM4 규격이 상용화 단계에 진입하며 전 세계 반도체 기업들 간 치열한 경쟁이 본격화되었다.HBM4는 기존 HBM3 대비 대역폭.. 2025. 8. 13. HBM4 메모리의 패키징 기술 – 3D 스택과 TSV 구조 분석 목차1. 왜 패키징 기술이 HBM4에서 중요한가? 2. HBM4의 3D 스택 구조 – 고밀도 적층 기술의 집약체3. TSV(Through Silicon Via)의 원리와 역할4. 실리콘 인터포저와 HBM4의 연결 구조5. HBM4 패키징에서의 설계 기술 포인트6. 생산 공정과 양산 시 도전 과제7. 글로벌 기업들의 패키징 기술 전략 1. 왜 패키징 기술이 HBM4에서 중요한가?차세대 메모리 기술인 HBM4(High Bandwidth Memory Gen 4)는 단순한 DRAM의 진화가 아니다.HBM4는 압도적인 대역폭(최대 1.2TB/s)과 저전력 구조, 3D 수직 적층 구조를 통해 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC), 클라우드 서버 등에서 병목 없는 연산 환경을 제공한다.하지만 HBM4의 성능이 제대로 구현되.. 2025. 8. 13. 차세대 GPU에 최적화된 메모리, HBM4의 활용 사례 목차1. GPU 아키텍처의 변화와 메모리의 역할 2. HBM4의 핵심 사양 - GPU 연산을 위한 최적 구조3. AI 트레이닝 GPU에서의 HBM4 채택 사례4. AI 추론용 GPU에서도 효과적인 활용5. 게임/그래픽용 GPU에서의 적용 가능성과 한계6. HBM4 기반 GPU 설계 시 기술적 과제7. GPU와 HBM4의 미래 - AI, HPC, 서버를 넘어서 1. GPU 아키텍처의 변화와 메모리의 역할GPU(Graphics Processing Unit)는 초기에는 그래픽 렌더링 전용으로 활용되었지만, 현재는 인공지능, 고성능 컴퓨팅(HPC), 딥러닝 학습 및 추론, 시뮬레이션 등 범용 고속 병렬 연산 프로세서로 진화했다.이러한 GPU의 연산 성능이 높아질수록, 이를 뒷받침할 수 있는 메모리의 중요성도 비.. 2025. 8. 12. HBM4 탑재 반도체 칩 설계 시 고려해야 할 전력관리 기술 목차1. 고성능 메모리 시대, 전력관리가 핵심 이슈로 부상하다 2. HBM4의 전력 특성 이해 – 왜 복잡한 관리가 필요한가?3. PDN(Power Delivery Network) 설계 전략4. PMIC(Power Management IC) 채택 전략5. DVS(Dynamic Voltage Scaling)과 DVFS 적용6. 열(Heat)과 전력의 연동 설계 – 패키징 수준의 접근7. 저전력 회로 기법 및 칩 내부 아키텍처 최적화 1. 고성능 메모리 시대, 전력관리가 핵심 이슈로 부상하다AI, HPC, 클라우드 서버 등의 부상과 함께 고대역폭 메모리(HBM)의 채택이 증가하고 있다.특히 HBM4(High Bandwidth Memory Generation 4)는 최대 1.2TB/s에 이르는 전송 속도를 지.. 2025. 8. 12. HBM4와 CoWoS, Foveros 기술의 융합과 시장 방향성 목차1. 고성능 시대의 시작 – 메모리와 패키징의 융합이 필요하다 2. HBM4 개요 – 왜 패키징 기술과 궁합이 중요한가?3. CoWoS 기술 – TSMC의 HBM 통합 플랫폼4. Foveros 기술 – 인텔의 3D 패키징 전략5. HBM4 + 패키징 기술 융합 사례6. 기술 융합에 따른 설계 및 시장의 변화7. 향후 전망 – HBM5 시대의 통합 아키텍처 1. 고성능 시대의 시작 – 메모리와 패키징의 융합이 필요하다AI 반도체, 고성능 컴퓨팅(HPC), 자율주행 SoC, 클라우드 인프라 등 차세대 정보기술은 단순한 칩 하나가 아닌, 수많은 연산 블록과 메모리, 인터페이스가 하나의 패키지 안에서 통합되어야 가능한 구조로 진화하고 있다.특히 고대역폭 메모리 HBM4(High Bandwidth Memory.. 2025. 8. 11. HBM4를 지원하는 EDA 툴 및 설계 자동화 최신 동향 목차1. 고속 인터페이스 시대, 설계 자동화가 필요한 이유 2. HBM4 대응을 위한 주요 EDA 영역3. Cadence의 HBM4 지원 전략 – Integrity 3D-IC 플랫폼4. Synopsys의 HBM4 대응 – Fusion Compiler 및 DSO.ai 기반5. Siemens EDA – 3D 패키징 및 열/신호 해석 전문6. Ansys – 다물리 기반 시뮬레이션을 통한 설계 정확도 강화7. 설계 자동화의 최신 동향 – AI + IP + Cloud 기반 1. 고속 인터페이스 시대, 설계 자동화가 필요한 이유HBM4(High Bandwidth Memory Gen4)는 1.2TB/s 이상 대역폭, 수천 개의 병렬 I/O 라인, 12~16단의 3D DRAM 스택 구조를 가지며, 초고속 고집적 패키지.. 2025. 8. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
