오늘은 AI에 대한 관심과 더불어 핫한 주제인 HBM3에 대해 알아보도록 하겠습니다.
알기쉽게 HBM2E와 비교내용도 들어있으니 참조하세요.
🔹 HBM3 (High Bandwidth Memory 3)란?
HBM3는 High Bandwidth Memory(고대역폭 메모리)의 세 번째 세대 버전으로, 기존 HBM2 및 HBM2E의 후속 모델입니다.
고성능 연산(슈퍼컴퓨터, AI, 데이터 센터, GPU 등)에 최적화된 초고속 메모리로, 기존 GDDR 메모리 대비 훨씬 높은 대역폭과 낮은 전력 소모를 제공합니다.
🔹 HBM3의 주요 특징
✅ 1. 초고속 대역폭
- 최대 대역폭: 819GB/s (HBM2E의 460GB/s 대비 약 2배)
- GPU와 AI 가속기에 더 빠른 데이터 전송 속도 제공
✅ 2. 향상된 용량
- HBM2E: 최대 16GB
- HBM3: 최대 24GB (단일 스택 기준)
- 여러 개의 HBM3 칩을 쌓아 최대 96GB 이상의 용량 구현 가능
✅ 3. 낮은 전력 소비
- 기존 GDDR6보다 전력 효율이 높음
- 같은 소비 전력에서 훨씬 높은 성능 제공
✅ 4. 고밀도 3D TSV(Through-Silicon Via) 기술
- 실리콘을 여러 층으로 적층(Stack)하여 공간 효율성을 높이고 데이터 전송 속도 향상
🔹 HBM3 vs. HBM2E 비교
구분HBM2EHBM3
대역폭 | 460GB/s | 819GB/s |
메모리 용량 (단일 스택) | 16GB | 24GB |
소비 전력 | 상대적으로 높음 | 낮음 (전력 효율↑) |
데이터 속도 (핀당) | 3.6Gbps | 6.4Gbps |
사용처 | AI, HPC, 고성능 GPU | AI, 슈퍼컴퓨터, 차세대 GPU |
🔹 HBM3의 활용 분야
✅ AI & 머신러닝 (NVIDIA, AMD GPU)
✅ 슈퍼컴퓨터 (고성능 연산, 데이터 센터, 서버)
✅ 클라우드 컴퓨팅
✅ 자율주행 자동차 (고속 데이터 처리 필요)
🔹 HBM3를 채택한 주요 기업
- 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 → HBM3 메모리 제조
- NVIDIA, AMD, 인텔 → AI 가속기 및 GPU에 적용
- NVIDIA H100 GPU, AMD MI300 AI 가속기 등에서 HBM3 사용
🔹 결론
- HBM3는 현존하는 가장 빠르고 효율적인 고성능 메모리 기술
- AI 및 데이터 센터 성능을 극대화하는 핵심 요소
- HBM4도 개발 중 (2025년 이후 출시 예상)
한 마디로, HBM3는 AI 시대의 필수 메모리!
현존 가장 빠르다고 하는 HBM3에 대해 알아보았습니다.
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