728x90 실제 성능 향상 수치로 보는 HBM4 효과1 728x90 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. 이전 1 다음
