반도체 기술/AI 반도체 및 서버21 HBM이 바꾼 AI 서버 생태계 – 고대역폭 구조의 전략 분석 목차1. AI 서버, 왜 HBM을 중심으로 재편되고 있는가?2. HBM의 고대역폭 구조가 가진 의미3. AI 모델 성능과 직접 연결되는 메모리 구조4. 서버 아키텍처의 변화: 패키징에서 플랫폼까지5. 대표 적용 사례: NVIDIA·AMD·Intel의 HBM 전략6. 클라우드와 데이터센터의 투자 방향 전환7. 고성능 vs 저비용: 데이터센터의 전략적 균형8. 반도체 생태계까지 확장된 파급력9. HBM 기반 AI 생태계의 미래 방향 1. AI 서버, 왜 HBM을 중심으로 재편되고 있는가?최근 몇 년간 인공지능(AI) 시장은 폭발적으로 성장하며, 서버 인프라 또한 근본적인 변화를 겪고 있습니다.특히 GPT, LLM(대규모 언어모델), 자율주행 AI, 생성형 모델 등 초대규모 연산이 요구되는 환경에서, 기존의 .. 2025. 8. 7. HBM4의 병렬 구조가 AI 학습 속도에 미치는 영향 목차1. 초대형 AI 모델 시대, 병목은 메모리에서 온다 2. HBM4의 병렬 구조란 무엇인가?3. AI 학습 구조와 병렬 메모리의 연관성4. 실제 성능 향상 수치로 보는 HBM4 효과5. 병렬 구조로 가능한 새로운 AI 아키텍처6. HBM4 병렬 구조의 설계 난이도와 대응 전략7. 미래 전망: 병렬성은 AI 학습의 표준이 된다 1. 초대형 AI 모델 시대, 병목은 메모리에서 온다AI 기술은 GPT, DALL·E, Stable Diffusion, LLaMA 등 초대규모 모델 중심으로 진화하고 있습니다.이런 모델들은 수천억~수조 개의 파라미터를 사용하며, 매 학습 반복마다 엄청난 양의 데이터를 실시간으로 로딩하고 연산해야 합니다.문제는 연산 속도가 아무리 빨라도, 데이터를 메모리에서 빨리 가져오지 못하면 .. 2025. 8. 6. 차세대 AI 서버에 탑재될 HBM5 구조 미리 보기 목차1. AI 컴퓨팅 한계를 넘는 새로운 메모리, HBM5의 등장을 주목하라 2. HBM5의 등장 배경 – HBM4의 한계를 넘어3. HBM5의 핵심 사양 및 구조 변화4. 인터포저 및 패키징 최적화 – CoWoS의 진화5. 전력 효율 중심 구조 – AI 환경 최적화6. AI 연산 최적화 – LLM, DNN, 추론용 구조 내장7. 글로벌 반도체 기업들의 HBM5 대응 전략8. 차세대 AI 서버의 핵심, HBM5가 그리는 미래 1. AI 컴퓨팅 한계를 넘는 새로운 메모리, HBM5의 등장을 주목하라인공지능(AI) 연산의 규모가 기하급수적으로 증가함에 따라 기존 메모리 기술로는 데이터 처리 속도와 에너지 효율성의 한계가 명확해지고 있습니다.이러한 상황에서 HBM5(High Bandwidth Memory 5).. 2025. 7. 26. HBM4 기반 AI 서버 아키텍처 – 병렬 처리의 진화 목차 1. AI 서버와 병렬 처리 – 메모리 아키텍처가 핵심이다 2. HBM4 스택 구조 – 병렬성과 집적도를 동시에3. 병렬 처리의 진화 – Channel + Bank 그룹 구조4. 실리콘 인터포저 – 병렬 지연을 줄이는 든든한 기반5. 열과 전력 과제 – 병렬 구조는 소비도 병렬이다6. 인터페이스 동기화 – 타이밍 정합의 정밀 예술7. BIST와 모니터링 – 병렬 처리 신뢰의 바탕8. 확장성과 미래 – HBM5, PIM, CXL 연동 구조 1. AI 서버와 병렬 처리 – 메모리 아키텍처가 핵심이다AI 서버는 고성능 병렬 연산과 대용량 데이터 처리를 동시에 요구한다.딥러닝 트레이닝이나 실시간 추론에서는 데이터 이동이 곧 병목이며, 특히 메모리 대역폭과 지연(latency)이 서버 성능 전체에 결정적 영.. 2025. 7. 25. HBM 구조 최적화를 위한 인터포저 설계 기술 완벽 이해 목차1. 왜 인터포저가 중요한가?2. 인터포저란 무엇인가?3. HBM 구조의 병렬성과 인터포저의 역할4. 실리콘 인터포저 vs 유기 인터포저 – 차이점과 선택 기준5. 인터포저 내 전력/신호 라우팅 기술6. 인터포저 설계의 핵심 – TSV 기술의 통합7. 인터포저 설계의 도전과제와 극복 기술8. 미래 인터포저 기술의 발전 방향 1. 왜 인터포저가 중요한가?고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 데이터 센터 분야에서 **HBM(High Bandwidth Memory)**는 고대역폭, 저전력, 고속 메모리 설루션으로 자리 잡았습니다.하지만 이러한 HBM의 성능을 실제 시스템에 구현하기 위해선, GPU, AI SoC 등 연산 장치와 HBM 간의 물리적 연결 구조가 필수이며, 이 연결을 책임지는 것이 바로 .. 2025. 7. 24. HBM 메모리와 AI GPU 간 인터페이스 통신 구조 분석 목차1. AI 시대의 핵심 연결 고리, 메모리와 GPU 간 인터페이스2. HBM과 AI GPU 통신 구조의 기본 개념3. 실리콘 인터포저의 역할 – 물리적 연결의 혁신4. 인터페이스 계층 구조 – PHY, Controller, Protocol5. 채널 및 뱅크 구조 – 병렬성의 핵심6. AI 학습과 추론에 최적화된 인터페이스 설계7. NVIDIA, AMD, 인텔의 인터페이스 기술 경쟁8. 미래 인터페이스의 방향 – 통합, 지능화, 저전력 1. AI 시대의 핵심 연결 고리, 메모리와 GPU 간 인터페이스AI 학습과 추론은 대량의 연산 자원을 필요로 합니다.특히 대규모 언어 모델(LLM)이나 생성형 AI를 구동하는 AI GPU는 수십~수백 테라바이트에 달하는 연산을 초당 수천 번 이상 반복합니다.이런 연산이.. 2025. 7. 23. 이전 1 2 3 4 다음
