반응형 데이터병목3 반응형 고성능 컴퓨팅과 HBM5의 상관관계 목차고성능 컴퓨팅 환경이 바뀌고 있는 이유연산 성능이 충분해도 속도가 나지 않는 구조적 원인HBM5가 HPC 아키텍처에서 차지하는 위치실제 HPC 워크로드에서 나타나는 변화기존 메모리 구조와 HBM5 기반 구조의 차이HBM5가 HPC 시스템 설계에 미치는 영향전력 효율과 확장성 관점에서의 의미AI·시뮬레이션·과학 계산에서의 공통 흐름HPC 경쟁의 기준이 이동하는 지점 서론고성능 컴퓨팅은 오랫동안 더 빠른 연산기, 더 많은 코어를 중심으로 발전해 왔다. 그러나 최근 들어 슈퍼컴퓨터와 대형 연산 클러스터에서 나타나는 공통된 현상은 연산 성능이 충분함에도 불구하고 실제 처리 속도가 기대만큼 나오지 않는다는 점이다. 이는 계산 능력 자체의 문제가 아니라 데이터를 어떻게 공급하고 이동시키느냐의 문제로 귀결되고 .. 2025. 12. 16. AI 서버 성능 향상에 HBM5가 결정적인 이유 목차AI 서버 성능 병목이 연산이 아닌 메모리로 이동한 이유GPU를 늘려도 성능이 오르지 않던 순간HBM5가 AI 서버 구조를 근본적으로 바꾸는 지점Q&A: 왜 AI 서버에서 HBM5가 필수가 되었나비교표: 기존 서버 메모리 구조와 HBM5 기반 구조HBM5 적용 시 체감 성능이 커지는 조건AI 서버 설계에서 HBM5를 반영하는 순서운영 관점에서 본 HBM5의 비용 대비 효과AI 서버 경쟁의 기준이 바뀌는 지점 서론AI 서버 성능 경쟁은 오랫동안 GPU 연산 능력 중심으로 전개돼 왔다. 그러나 모델 크기와 데이터 처리량이 폭발적으로 증가하면서, 이제 성능을 제한하는 요소는 연산이 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐로 이동했다. GPU는 계산할 준비가 되어 있지만, 메모리에서 데이터가 제때 도착하지.. 2025. 12. 14. AI 모델 크기 증가와 HBM5 확장 필요성 목차AI 모델이 커질수록 메모리 문제가 먼저 나타나는 이유스토리텔링: 모델 크기 확장 과정에서 마주한 실제 병목HBM5가 필요한 구조적 배경과 기술적 변화Q&A: 왜 모델 크기 증가가 곧 HBM5 수요 증가로 이어지는가비교표: 기존 메모리 시스템 vs HBM 기반 구조체크리스트: 대규모 모델 운용 시 필수 확인 요소가이드 단계형: 모델 확장과 함께 진행해야 할 메모리 설계 전략미래 전망과 산업적 의미 서론AI 모델의 크기는 매년 기하급수적으로 증가하고 있다. 파라미터 수가 수십억에서 수천억 단위로 확대되며, 모델이 요구하는 메모리 용량과 대역폭 역시 폭발적으로 커지고 있다. 연산 속도보다 데이터를 얼마나 빠르고 안정적으로 공급할 수 있는지가 모델 성능을 결정하는 핵심 요소가 되었고, 이런 흐름 속에서 .. 2025. 12. 11. 이전 1 다음
