반응형 차세대반도체9 반응형 HBM5가 GPU 학습 속도를 높이는 핵심 원리 목차GPU 학습 속도가 늘 더디게 보이는 이유HBM 구조가 기존 메모리와 다른 점HBM5가 GPU 학습을 가속하는 핵심 메커니즘스토리텔링: 연구 현장에서 체감한 속도 차이Q&A: HBM5와 GPU 학습 속도 관련 가장 자주 묻는 질문비교표: HBM4 대비 HBM5의 변화 요소 정리향후 의미와 산업적 파급력 서론GPU 성능이 빠르게 향상되고 있음에도 실제 AI 모델 학습 속도 개선은 생각보다 더디다는 의견이 꾸준히 나온다. 이는 연산 능력 자체보다 데이터를 받아오는 과정에서 발생하는 병목이 근본 원인이기 때문이다. 거대한 모델은 수십억 개의 파라미터를 실시간으로 주고받아야 하고, 이때 데이터 흐름이 막히면 GPU 코어는 쉬는 시간이 많아지고 전체 처리 속도는 급격히 떨어진다. HBM5는 이 병목 문제를 .. 2025. 12. 7. HBM5가 AI 반도체 성능 한계를 뛰어넘는 이유 목차메모리 병목이 만든 AI 성능의 벽HBM 구조의 핵심 원리와 기존 메모리의 차이HBM5가 가져오는 실질적 기술 변화AI 워크로드에서 HBM5가 필요한 이유실체적 변화: 데이터센터와 시스템 설계 관점Q&A: HBM5 도입 전에 사람들이 가장 많이 묻는 질문비교: DRAM / HBM3 / HBM5 성능과 활용 차이지금이 전환점인 이유 — 산업적 의미와 경쟁 구도향후 전망과 과제로 남은 질문들 서론AI 반도체의 성능을 결정하는 요소를 떠올릴 때 대부분은 GPU 코어 개수와 연산 속도를 먼저 생각한다. 하지만 현실에서는 연산 장치가 아무리 빠르더라도 데이터를 충분히 공급받지 못하면 실제 성능은 급격히 떨어지고 만다. 이 현상을 메모리 병목이라 부른다. 대규모 언어 모델, 초거대 생성형 AI, 대형 시뮬레이.. 2025. 12. 4. 전력반도체 공급망 전체 지도: 웨이퍼부터 패키징까지 핵심 정리 전력반도체 공급망 전체 지도: 웨이퍼부터 패키징까지 핵심 정리목차1. 웨이퍼 제조 – SiC & GaN 소재 경쟁2. 에피택셜 성장 – 결정성 향상 공정3. 전력반도체 설계 – 파운드리와 IDM의 분기점4. 전공정 (소자 형성) – 공정 최적화의 핵심5. 테스트 및 절연 공정 – 수율 확보 구간6. 다이 커팅 및 본딩 – 고정밀 후공정 시작7. 패키징 – 열 방출과 고신뢰성이 핵심8. 모듈화 및 시스템 통합 – 최종 제품화 서론탄소중립과 전기차 확산, 데이터센터의 고효율 전력 수요 증가로 인해 전력반도체(Power Semiconductor) 시장이 폭발적으로 성장하고 있습니다.기존 실리콘(Si) 기반을 넘어 SiC, GaN 등 차세대 전력반도체 소재들이 빠르게 상용화되고 있으며, 그에 따른 공급망도 고도.. 2025. 9. 5. 이전 1 2 다음
