반응형 차세대반도체9 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. HBM5 패키징 기술과 TSV 구조 변화 목차HBM5에서 패키징이 성능을 좌우하는 이유스토리텔링: TSV 한 줄이 바꾼 전체 성능HBM5 패키징 구조의 핵심 변화 포인트Q&A: TSV 구조가 왜 다시 주목받는가비교표: HBM4 대비 HBM5 패키징·TSV 차이체크리스트: 패키징·TSV 설계 시 고려 요소향후 기술 진화 방향과 산업적 의미 서론HBM5는 단순히 메모리 속도를 끌어올린 세대가 아니라, 패키징 기술과 TSV 구조 자체가 한 단계 진화한 결과물에 가깝다. AI 모델이 커지고 GPU 연산 밀도가 높아질수록, 메모리 칩 내부보다 칩을 어떻게 쌓고 어떻게 연결하느냐가 성능과 수율, 발열, 비용까지 동시에 결정하게 된다. 그 중심에 TSV와 패키징 구조 변화가 있으며, HBM5는 이 두 요소를 다시 설계하는 과정에서 태어났다.1. HBM5에.. 2025. 12. 13. HBM5 채택 경쟁 주요 기업 전략 비교 목차HBM5 시장 경쟁 구도가 형성된 배경스토리텔링: 한 번의 공급 계약이 바꿔버린 판도SK하이닉스 전략 – 기술 리더십과 ‘엔비디아 퍼스트’ 전략삼성전자 전략 – 후발 주자에서 재역전 노리는 캡엑스 드라이브마이크론 전략 – 틈새가 아니라 ‘3강 체제’의 한 축을 노린다체크리스트: AI 고객 입장에서 보는 HBM5 공급사 선택 기준가이드 단계형: 메모리 3사의 HBM5 전략 비교 프레임비교표: 주요 기업별 HBM5 전략 포지셔닝향후 경쟁 구도와 변수 서론HBM5는 단순한 DRAM의 확장 제품이 아니라, AI 모델의 성능·효율·훈련 속도를 결정하는 핵심 인프라 요소로 자리를 잡았다. GPU 한 개에 필요한 메모리 용량이 기하급수적으로 늘어나면서 HBM 시장은 몇 년 사이 완전히 다른 산업 구조를 만들어냈고.. 2025. 12. 12. 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. 고대역폭 메모리 HBM5 적용 사례 분석 목차HBM5 적용 확대를 이끄는 산업적 흐름스토리텔링: 초거대 모델 학습 환경에서의 실제 효과데이터센터·클라우드 기업들의 HBM5 적용 사례Q&A: 업계가 HBM5를 채택하는 이유비교표: HBM4 대비 HBM5 도입 효과체크리스트: HBM5가 필요한 환경의 특징가이드 단계형: 기업이 HBM5 도입을 결정하는 과정HBM5가 GPU·AI 인프라 구조를 변화시키는 방식향후 전망과 산업별 확산 가능성 서론HBM5는 기존 메모리 기술의 한계를 넘어서며 AI·HPC(고성능 컴퓨팅) 업계에서 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 모델 규모 확대, 연산량 증가, 지연시간 최소화 요구가 높아지면서 단순히 빠른 메모리가 아니라 대역폭과 병렬성을 극대화한 메모리 구조가 필요해졌고, 이 변화의 중심에 HBM5가 있다. 실제 적용.. 2025. 12. 10. AI 데이터센터에서 HBM5 수요가 폭증하는 배경 목차AI 데이터센터 구조가 직면한 성능 병목HBM이 필요한 이유 — 기존 메모리의 한계HBM5 수요가 폭발적으로 증가하는 핵심 동력스토리텔링: 데이터센터 운영자가 경험한 현실Q&A: HBM5 도입 관련 가장 많이 묻는 질문비교표: 기존 메모리 vs HBM4 vs HBM5가이드 단계형: AI 데이터센터의 선택 기준미래 전망과 산업적 파급력향후 전략과 남은 질문 서론AI 데이터센터는 이제 단순한 서버 집합체가 아니라, 대규모 모델 학습과 실시간 추론을 수행하는 핵심 인프라로 자리 잡았다. 특히 생성형 AI, 초거대 모델, 실시간 서비스가 폭발적으로 늘어나면서 연산 장치 못지않게 데이터 이동 구조와 메모리 공급 능력이 성능을 결정하는 핵심 요소가 되고 있다. GPU의 연산 속도는 계속 빨라졌지만, 데이터를 .. 2025. 12. 8. 이전 1 2 다음
