AMD2 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. 이전 1 다음
