728x90 반도체 기술133 728x90 AI 서버의 열을 잡는 HBM 구조 설계와 냉각 기술 목차1. AI 서버의 열 문제, HBM이 갖는 구조적 과제2. HBM의 3D 구조와 발열 특성3. 고발열 HBM을 위한 패키징 열 설계 전략4. 액티브 냉각 기술: 공랭, 수랭, 그리고 차세대 방식5. NVIDIA H100 사례로 보는 실제 열 설계6. HBM 냉각 기술의 미래: AI + 열 제어 1. AI 서버의 열 문제, HBM이 갖는 구조적 과제AI 서버는 GPT와 같은 대규모 모델 학습, 자율주행 연산, 생성형 AI 등 병렬 연산과 실시간 데이터 처리가 핵심인 만큼, CPU와 GPU의 열 발생량은 과거 서버보다 수배 이상 증가했습니다. 특히, 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)는 수십억 개의 트랜지스터를 3D로 스택 한 구조로 열 집중도가 높고 방열 면적이 제한되어.. 2025. 8. 8. 전력반도체 소재주 총정리: 승부는 '기판'에서 갈린다 전력반도체 소재주 총정리: 승부는 '기판'에서 갈린다목차1. 전력반도체 성능, 기판이 결정한다2. 기판이 중요한 이유: 열, 전력, 내구성3. 전력반도체용 주요 기판 소재4. 국내 전력반도체 기판 관련 주요 기업5. 글로벌 공급망 속 한국 기업의 위치6. 투자 시 주목해야 할 포인트7. 소재주가 반도체주보다 더 유망한 이유8. 향후 소재 산업의 전망과 과제 1. 전력반도체 성능, 기판이 결정한다전력반도체는 전기차, 산업용 장비, 신재생에너지 시스템 등에서 전력 흐름을 제어하는 핵심 부품이다.특히 SiC(실리콘카바이드), GaN(갈륨나이트라이드) 기반의 차세대 전력반도체는 고전압, 고온 환경에서도 안정적으로 작동한다.이런 고성능 전력반도체의 기반이 되는 것이 바로 기판(Substrate)이다. 기판의 품.. 2025. 8. 8. 전기차 확산 속 전력반도체 공급망 구조 완전 분석 전기차 확산 속 전력반도체 공급망 구조 완전 분석목차1. 전기차 시대, 왜 전력반도체인가?2. 전기차용 전력반도체, 어디에 쓰이나?3. 전력반도체 공급망의 주요 단계4. 글로벌 공급망의 판도 변화5. 한국 전력반도체 공급망의 현주소6. 주요 고객사와 납품 구조 이해7. 투자자가 주목할 핵심 기업군8. 향후 과제와 기회 요인 1. 전기차 시대, 왜 전력반도체인가?전기차(EV)의 핵심은 단순한 배터리나 모터가 아니다. 전력 흐름을 효율적으로 제어하고 변환하는 전력반도체(Power Semiconductor)야말로 EV 성능과 효율을 결정짓는 핵심 부품이다.내연기관 자동차에는 200개 내외의 반도체가 들어가지만, 전기차에는 최대 1,500개 이상의 반도체가 탑재된다. 그중에서도 SiC(실리콘 카바이드) 기반 .. 2025. 8. 7. HBM이 바꾼 AI 서버 생태계 – 고대역폭 구조의 전략 분석 목차1. AI 서버, 왜 HBM을 중심으로 재편되고 있는가?2. HBM의 고대역폭 구조가 가진 의미3. AI 모델 성능과 직접 연결되는 메모리 구조4. 서버 아키텍처의 변화: 패키징에서 플랫폼까지5. 대표 적용 사례: NVIDIA·AMD·Intel의 HBM 전략6. 클라우드와 데이터센터의 투자 방향 전환7. 고성능 vs 저비용: 데이터센터의 전략적 균형8. 반도체 생태계까지 확장된 파급력9. HBM 기반 AI 생태계의 미래 방향 1. AI 서버, 왜 HBM을 중심으로 재편되고 있는가?최근 몇 년간 인공지능(AI) 시장은 폭발적으로 성장하며, 서버 인프라 또한 근본적인 변화를 겪고 있습니다.특히 GPT, LLM(대규모 언어모델), 자율주행 AI, 생성형 모델 등 초대규모 연산이 요구되는 환경에서, 기존의 .. 2025. 8. 7. HBM4의 병렬 구조가 AI 학습 속도에 미치는 영향 목차1. 초대형 AI 모델 시대, 병목은 메모리에서 온다 2. HBM4의 병렬 구조란 무엇인가?3. AI 학습 구조와 병렬 메모리의 연관성4. 실제 성능 향상 수치로 보는 HBM4 효과5. 병렬 구조로 가능한 새로운 AI 아키텍처6. HBM4 병렬 구조의 설계 난이도와 대응 전략7. 미래 전망: 병렬성은 AI 학습의 표준이 된다 1. 초대형 AI 모델 시대, 병목은 메모리에서 온다AI 기술은 GPT, DALL·E, Stable Diffusion, LLaMA 등 초대규모 모델 중심으로 진화하고 있습니다.이런 모델들은 수천억~수조 개의 파라미터를 사용하며, 매 학습 반복마다 엄청난 양의 데이터를 실시간으로 로딩하고 연산해야 합니다.문제는 연산 속도가 아무리 빨라도, 데이터를 메모리에서 빨리 가져오지 못하면 .. 2025. 8. 6. SiC vs GaN: 차세대 전력반도체 기술 전쟁의 승자는? SiC vs GaN: 차세대 전력반도체 기술 전쟁의 승자는?목차1. 전력반도체 패러다임의 대전환2. SiC – 고전압·고내열에 강한 산업용 에이스3. GaN – 고속 스위칭과 소형화의 절대 강자4. SiC와 GaN의 기술 스펙 비교5. 산업 수요로 보는 적용 영역6. 글로벌 기업들의 전략과 투자7. 투자자는 어디에 주목해야 하나?8. 2025년 이후 전력반도체 시장의 방향 1. 전력반도체 패러다임의 대전환전력반도체는 전기를 변환·제어·공급하는 모든 전자기기의 핵심 부품이다.과거에는 실리콘(Si) 기반 반도체가 주류였지만, 이제는 에너지 효율성과 고속 스위칭 성능이 뛰어난 화합물 반도체가 대세로 부상 중이다.이 중에서도 대표적인 기술이 바로 SiC(Silicon Carbide)와 GaN(Gallium Ni.. 2025. 8. 6. 이전 1 ··· 15 16 17 18 19 20 21 ··· 23 다음
