반응형 AI 트레이닝과 추론 성능을 좌우하는 대역폭1 반응형 AI 데이터 폭증 시대, HBM 메모리 구조로 대응하는 법 목차1. AI 데이터 폭증과 메모리 병목 문제 2. HBM의 핵심 구조 – 데이터 폭증 시대의 특화 설계3. AI 트레이닝과 추론 성능을 좌우하는 대역폭4. 실시간 추론 성능과 지연 최소화5. 전력 효율과 TCO 개선6. AI 서버의 확장성과 유연성 확보7. 신뢰성과 강화된 유지보수 구조8. AI 데이터센터 투자와 전략적 가치9. HBM4→HBM5, 미래 구조로의 성장 경로10. 도입 전략 – HBM 기반 AI 서버 최적화 1. AI 데이터 폭증과 메모리 병목 문제오늘날 AI는 수십억~수조 개의 학습 파라미터, 멀티모달 입력, 실시간 대규모 추론 처리로 인해데이터 요구량이 기하급수적으로 증가하고 있습니다.예를 들어, GPT‑4는 수백 테라바이트(TB)의 데이터를 다루며, 멀티모달 트레이닝은 그 이상의 스.. 2025. 7. 21. 이전 1 다음
