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반도체 기술100

2025년 초, AI 서버 호황이 부른 반도체株 승자들 목차1. AI 서버 수요 폭증의 서막: 2025년 시장의 흐름2. 고대역폭 메모리(HBM)의 수혜 기업들3. AI GPU 시장의 독주자, 엔비디아와 한국 공급망4. AI 칩 패키징 기술의 진화와 소재주 상승5. 미국 IRA법 및 지정학 리스크 속 한국의 반사이익6. 반도체 장비주와 소재주의 기지개7. 기관·외인의 집중 매수와 투자심리8. 2025년 하반기까지의 전략적 관점 1. AI 서버 수요 폭증의 서막: 2025년 시장의 흐름2025년 들어 인공지능(AI) 서버 시장은 다시 한번 거대한 호황기에 진입했다.ChatGPT를 필두로 한 생성형 AI, 자율주행차 알고리즘, 그리고 데이터센터의 고도화 수요가 맞물리면서 기업들은 고성능 서버 증설에 나서고 있다.특히 GPT-5 기반 서비스가 본격화되면서 기존 G.. 2025. 7. 27.
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.
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.

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