반응형 NVIDIA H100 사례로 보는 실제 열 설계1 반응형 AI 서버의 열을 잡는 HBM 구조 설계와 냉각 기술 목차1. AI 서버의 열 문제, HBM이 갖는 구조적 과제2. HBM의 3D 구조와 발열 특성3. 고발열 HBM을 위한 패키징 열 설계 전략4. 액티브 냉각 기술: 공랭, 수랭, 그리고 차세대 방식5. NVIDIA H100 사례로 보는 실제 열 설계6. HBM 냉각 기술의 미래: AI + 열 제어 1. AI 서버의 열 문제, HBM이 갖는 구조적 과제AI 서버는 GPT와 같은 대규모 모델 학습, 자율주행 연산, 생성형 AI 등 병렬 연산과 실시간 데이터 처리가 핵심인 만큼, CPU와 GPU의 열 발생량은 과거 서버보다 수배 이상 증가했습니다. 특히, 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)는 수십억 개의 트랜지스터를 3D로 스택 한 구조로 열 집중도가 높고 방열 면적이 제한되어.. 2025. 8. 8. 이전 1 다음
