ai 훈련과 추론에서의 hbm 활용1 왜 AI 서버는 HBM이 필요한가? 고대역폭 구조의 모든 것 목차1. AI 서버 대역폭 병목 현상의 본질과 해결책 2. HBM 구조 특징 – 병렬처리의 혁신3. TSV와 인터포저 – 속도와 신뢰성의 징검다리4. 대규모 병렬 채널 처리 – 버스 설계의 중요성5. 전력 효율성 – 속도와 전력의 균형점6. 지연(Latency) 감소와 처리량 증가7. AI 훈련과 추론에서의 HBM 활용8. HBM4·HBM5 기대와 확장 가능성9. 시스템 통합 설계의 과제10. 산업적 수요와 투자 가치 1. AI 서버 대역폭 병목 현상의 본질과 해결책AI 트레이닝과 대규모 추론 업무는 연산량뿐 아니라 데이터 동시 병목 처리 능력이 성능의 핵심입니다.기존 DDR·GDDR 메모리는 클럭만 높이고 핀 수는 제한적이었기 때문에 레이턴시와 메모리 병목현상이 발생했고, 이는 GPU와 같은 병렬 연산.. 2025. 8. 9. 이전 1 다음
