반응형 반도체 기술158 반응형 HBM5 개발의 징검다리, HBM4의 기술적 한계와 극복 전략 목차1. HBM4가 HBM5로 진화하기 위한 전제 조건 2. 한계① – TSV와 스택 높이에 따른 생산 수율 저하3. 한계② – 신호 무결성(SI)과 테스트 복잡도4. 한계③ – 열 밀도와 패키지 발열 제어5. 한계④ – 비용 문제와 시장 보급 확대의 어려움6. HBM5로의 자연스러운 전이 전략7. 핵심 요약 – HBM4 극복 전략 표 1. HBM4가 HBM5로 진화하기 위한 전제 조건차세대 고대역폭 메모리인 HBM5 개발은 HBM4 기술의 완성도를 기반으로 해야 한다.HBM4는 단순한 업그레이드가 아니라, 2배 늘어난 인터페이스(2048bit)와 심화된 TSV 적층(최대 16단) 등 과거 기술의 한계를 깨는 요소들을 포함하고 있다. 따라서 HBM5의 개발은 HBM4에서 발생한 설계·제조·패키징·신호·열.. 2025. 8. 10. AI 서버의 심장, HBM 메모리 구조 완전 해부 목차1. AI 서버 시대와 메모리 병목의 본질2. HBM 구조 개요 – 왜 3D 적층인가?3. TSV 기술 – HBM의 신경망4. Base Die – HBM의 두뇌5. 인터포저 – SoC와 HBM을 연결하는 핵심 매개체6. HBM 인터페이스 – 병렬 밴드폭의 핵심7. HBM4 이후의 확장 – HBM4, HBM5, PIM8. 신호 무결성과 전력 무결성 (SI/PI) 해법9. 열관리 및 패키지 안정화 전략10 PCB 및 시스템 레벨 통합11. HBM 채택 사례 – AI 데이터센터의 심장12. HBM의 ROI – 성능 대비 수익성13. 향후 전망 – HBM 생태계의 진화 방향 1. AI 서버 시대와 메모리 병목의 본질AI 트레이닝과 추론은 수십억~수조 개의 파라미터를 병렬로 다루며, 연산 성능뿐 아니라 메모리.. 2025. 8. 10. GPU에서 NPU까지, AI 반도체 아키텍처의 모든 것 GPU에서 NPU까지, AI 반도체 아키텍처의 모든 것목차1. AI 반도체 아키텍처의 진화 배경2. GPU: AI 연산의 원조 강자3. NPU: 초저전력·고효율 AI 전용 칩4. TPU·ASIC: AI 모델 전용 하드웨어의 등장5. FPGA: 유연성과 실험성의 무기6. AI 서버 아키텍처의 하이브리드화7. 산업별 적용 사례8. 향후 전망: AI 반도체 패러다임의 변화 1. AI 반도체 아키텍처의 진화 배경AI 반도체 아키텍처는 10년 전만 해도 GPU(Graphics Processing Unit)가 거의 전부였다.하지만 AI 모델의 복잡성과 데이터 처리량이 폭발적으로 늘면서, 범용 GPU만으로는 성능·전력 효율 한계에 부딪히게 됐다.그 결과 AI 전용 칩인 NPU(Neural Processing Unit.. 2025. 8. 10. HBM 메모리 인터페이스의 비밀 – AI 연산 속도 혁신의 핵심 목차1. AI 연산 시대의 메모리 구조 변화 2. 인터페이스의 핵심 – 병렬성과 넓은 버스구조3. TSV와 범프 기반 연결 – 신호 타이밍의 혁신4. PHY 계층과 메모리 컨트롤 설계의 중요성5. 신호 무결성(SI)과 전력 무결성(PI) 확보6. CoWoS 및 Foveros 기반 패키징의 역할7. 열관리와 인터페이스 안정성8. BIST와 in-field 모니터링 기술9. DVS/DVFS 기반 전력–성능 최적화10. HBM5와 넘어설 미래 인터페이스 구조11. 실제 적용 사례 – HBM 인터페이스 전략 비교12. ROI – 인터페이스 혁신의 가치13. AI 서버 인터페이스의 미래 투자 관점 1. AI 연산 시대의 메모리 구조 변화기존 CPU 중심 컴퓨팅 시대에서 GPU 기반 AI 연산 시대로 전환되며, .. 2025. 8. 10. 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. HBM 스택 구조와 TSV 기술 – AI 메모리 혁신의 실체 목차1. AI 시대 메모리 혁신의 출발점 2. HBM 스택 구조 – 메모리 위에 메모리를 적층 하다3. TSV 기술 – 수직 연결 혁신의 핵심4. Base Die – 집적 제어의 지능적 핵심5. 인터포저와 패키징 – 병렬 구조의 튼튼한 무대6. 병렬 처리와 대역폭 – 숫자가 곧 성능7. 신호 정합과 지터 제어 – 병렬 구조의 정밀 설계8. 열 해소와 전력 전략 – 병렬 구조의 안정 기반9. 신뢰성과 자동화 – 대규모 병렬 구조를 지키는 감시자10. 확장성 – HBM4에서 HBM5, PIM, CXL까지 진화11. 실제 적용 사례 – 병렬 구조의 힘12. ROI – 병렬 구조가 가져온 가치 1. AI 시대 메모리 혁신의 출발점AI 처리량이 폭증하며 메모리 병목 현상이 시스템 전체 성능을 제한하고 있습니다.기.. 2025. 8. 9. 이전 1 ··· 18 19 20 21 22 23 24 ··· 27 다음
