반응형 대규모모델1 반응형 HBM5가 생성형 AI 대규모 모델 처리에 필수인 이유 목차생성형 AI 모델이 커질수록 달라지는 병목 지점연산보다 먼저 한계에 도달하는 메모리 대역폭HBM5가 요구되는 데이터 이동 패턴 변화학습 단계에서 나타나는 메모리 압박의 실체추론 환경에서 HBM5가 체감 성능을 좌우하는 이유GPU 확장 전략과 HBM5의 결합 방식전력과 효율 관점에서 본 HBM5의 역할생성형 AI 서비스 운영에서의 실제 선택 기준대규모 모델 시대에 메모리가 주인공이 되는 이유서론생성형 AI 모델은 이제 수억, 수십억 파라미터 수준을 넘어 수백억, 수조 단위까지 논의되는 단계에 들어섰다. 이 과정에서 많은 관심은 연산 성능, 즉 GPU나 가속기의 연산 능력에 쏠려 있지만, 실제 시스템을 구성해 보면 먼저 한계에 부딪히는 곳은 다른 지점이다. 바로 메모리 대역폭과 데이터 이동이다. HBM.. 2025. 12. 25. 이전 1 다음
