반응형 모델학습효율1 반응형 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
