반응형 gpu성능3 반응형 HBM5 장착 서버의 실제 성능 향상 수치 목차숫자부터 묻는 질문이 늘어난 이유서버 현장에서 처음 체감되는 변화처리량이 늘어나는 지점과 그렇지 않은 지점지연 시간에서 벌어지는 차이실제 운용 사례처럼 따라가 보기현장에서 가장 많이 나오는 질문들수치를 어떻게 받아들여야 하는가 서론HBM5 장착 서버 이야기를 꺼내면 가장 먼저 나오는 질문은 늘 같다. 그래서 실제로 얼마나 빨라지느냐는 것이다. 하지만 이 질문은 대부분 실망으로 끝난다. 이유는 간단하다. 서버 성능은 하나의 숫자로 설명되지 않기 때문이다. HBM5는 연산 성능을 직접 키우는 기술이 아니라, 그동안 묶여 있던 흐름을 풀어주는 역할에 가깝다. 이 차이를 이해하지 못하면 수치를 봐도 체감이 맞지 않는다.1. 숫자부터 묻는 질문이 늘어난 이유최근 서버 도입 논의에서 숫자가 유독 강조되는 이유.. 2025. 12. 22. AI 서버 성능 향상에 HBM5가 결정적인 이유 목차AI 서버 성능 병목이 연산이 아닌 메모리로 이동한 이유GPU를 늘려도 성능이 오르지 않던 순간HBM5가 AI 서버 구조를 근본적으로 바꾸는 지점Q&A: 왜 AI 서버에서 HBM5가 필수가 되었나비교표: 기존 서버 메모리 구조와 HBM5 기반 구조HBM5 적용 시 체감 성능이 커지는 조건AI 서버 설계에서 HBM5를 반영하는 순서운영 관점에서 본 HBM5의 비용 대비 효과AI 서버 경쟁의 기준이 바뀌는 지점 서론AI 서버 성능 경쟁은 오랫동안 GPU 연산 능력 중심으로 전개돼 왔다. 그러나 모델 크기와 데이터 처리량이 폭발적으로 증가하면서, 이제 성능을 제한하는 요소는 연산이 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐로 이동했다. GPU는 계산할 준비가 되어 있지만, 메모리에서 데이터가 제때 도착하지.. 2025. 12. 14. 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. 이전 1 다음
