반도체 기술/AI 반도체 및 서버21 AI 서버용 HBM의 전력 설계 구조 – 효율성과 속도의 균형 목차1. AI 서버 시대, 전력 효율이 곧 경쟁력 2. HBM의 기본 전력 구조 개요 3. 병렬성과 전력의 상충 관계 4. 전력 설계 최적화 전략 – HBM4 기준 5. 패키징 단계에서의 전력 설계 6. 전력-성능 균형을 고려한 AI 서버 아키텍처 7. 실제 적용 사례 – NVIDIA, AMD, 인텔 8. AI와 전력 제어의 융합: 차세대 흐름 1. AI 서버 시대, 전력 효율이 곧 경쟁력AI 기술의 발전은 단순한 알고리즘 차원을 넘어 하드웨어 설계로 옮겨가고 있습니다.초거대 모델(GPT, Gemini, LLaMA 등)의 훈련과 추론을 담당하는 AI 서버는 이제 하나의 연산장치가 수백~수천 와트를 소모하며, 열과 전력 문제가 심각한 병목으로 대두되고 있습니다. 특히 고대역폭 메모리(HBM)는 연산 장.. 2025. 7. 23. HBM 메모리의 내부 구조와 동작 원리 – AI 서버 설계자를 위한 가이드 목차1. AI 서버 시대, 메모리는 ‘속도’와 ‘대역폭’의 경쟁 2. HBM의 3D 적층 구조: 수직으로 쌓은 DRAM3. TSV 기술: 초고속 연결의 비밀4. 베이스 다이(Base Die): 모든 데이터 흐름의 허브5. 인터포저와 SoC 연결: HBM과 연산 장치의 다리6. HBM의 채널 구조와 병렬성7. 동작 원리 요약: 병렬 처리의 극대화8. 전력 효율과 발열 관리9. ECC 및 신뢰성 설계10. 실제 적용 사례 및 전망 1. AI 서버 시대, 메모리는 속도와 대역폭의 경쟁인공지능 서버에서 데이터 병목 현상은 성능 저하의 주요 원인 중 하나입니다.특히 GPT나 DNN 계열과 같은 대규모 모델 학습은 수백~수천 기가바이트의 메모리 대역폭과 지연 최소화가 필수적입니다.이러한 요구에 대응하기 위해 등장한.. 2025. 7. 22. 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 2 3 4 다음
