HBM 이야기 (2): 왜 HBM이 주목받는걸까?

그래픽 메모리 그리고 기존 그래픽 메모리와 HBM으로 넘어가는 과정까지의 내용을 이전 글 3편을 통해 써보았습니다.

이번 글에서는 HBM의 어떤 특징때문에 반도체 시장에서 주목받고 있는지에 대한 글을 써보도록 하겠습니다.

 

2025.03.03 - [반도체 이야기/인사이트] - 그래픽 메모리: (1) 그래픽 메모리는 뭐가 다를까?

그래픽 메모리: (1) 그래픽 메모리는 뭐가 다를까?

2025.03.03 - [반도체 이야기/인사이트] - 그래픽 메모리: (2) 그래픽 메모리와 GDDR의 핵심 기술

그래픽 메모리: (2) 그래픽 메모리와 GDDR의 핵심 기술

2025.03.03 - [반도체 이야기/인사이트] - HBM 이야기 (1): HBM이란? 기존 메모리와 어떻게 다를까?

HBM 이야기 (1): HBM이란? 기존 메모리와 어떻게 다를까?

 

 

 HBM(High Bandwidth Memory)은 차세대 고성능 메모리 기술로, 기존 GDDR 및 DDR 메모리와 비교했을 때 여러 가지 강점을 가지고 있습니다. 이러한 특성 덕분에 AI, 데이터센터, 고성능 GPU 등 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있습니다.

 

1. 초고속 데이터 전송

 HBM은 기존 메모리 대비 훨씬 높은 대역폭을 제공합니다. 3D 적층 구조와 TSV(Through-Silicon Via) 기술을 활용해 여러 개의 메모리 층이 동시에 데이터를 주고받을 수 있어 초고속 데이터 처리가 가능합니다.

 

 현재 HBM3의 경우 대역폭이 1TB/s 이상에 달하며, 이는 GDDR6의 최대 500GB/s보다 두 배 이상 빠른 속도입니다. 이러한 초고속 데이터 전송 덕분에 HBM은 AI 연산, 머신러닝, 고성능 그래픽 처리에 최적화된 메모리로 자리 잡았습니다.

 

 특히 딥러닝과 빅데이터 분석에서는 빠른 메모리 대역폭이 필수적인 요소이며, HBM을 탑재한 AI 가속기는 이러한 작업에서 놀라운 성능을 발휘합니다. 구글의 TPU, 엔비디아의 H100과 같은 AI 프로세서는 HBM을 활용하여 기존 메모리보다 월등한 성능을 제공합니다.

 

2. 저전력 설계

 HBM은 동일한 성능을 제공하면서도 기존 GDDR 메모리보다 전력 소비가 적습니다. 이는 TSV 기술을 활용하여 데이터 이동 거리를 줄이고, 낮은 전압에서 동작하도록 설계되었기 때문입니다.

 

 예를 들어, HBM2E는 GDDR6보다 약 40% 이상 적은 전력 소비를 보이며, 이는 전력 효율성이 중요한 데이터센터 및 AI 연산 환경에서 큰 이점으로 작용합니다. 전력 소모가 적어지면 발열도 줄어들어 냉각 비용 절감에도 기여합니다.

 

 특히 대형 데이터센터에서는 서버당 소비 전력을 줄이는 것이 중요하며, HBM은 이러한 요구를 충족할 수 있는 최적의 솔루션입니다.

 

3. 공간 절약

 기존의 GDDR 메모리는 평면(2D) 방식으로 배치되지만, HBM은 3D 적층 구조를 채택하여 작은 면적에서도 높은 용량과 성능을 구현할 수 있습니다. 이 덕분에 GPU나 AI 가속기 내부 공간을 더 효율적으로 활용할 수 있으며, 고성능 컴퓨팅 시스템의 소형화에도 기여하고 있습니다.

 

 이러한 공간 절약형 설계는 특히 노트북, 고밀도 서버, 엣지 AI 디바이스 등의 개발에서 중요한 역할을 합니다.

 

 

HBM의 단점: 넘어야 할 과제들

 HBM이 여러 장점을 가지고 있음에도 불구하고, 여전히 몇 가지 단점이 존재합니다. 높은 비용, 호환성 문제, 그리고 생산 난이도가 대표적인 한계점으로 지적됩니다.

 

1. 높은 제조 비용

 HBM의 가장 큰 단점 중 하나는 높은 제조 비용입니다. 3D TSV 공정은 기존 메모리보다 더 복잡한 제조 기술을 요구하며, 생산 과정에서의 수율(불량률) 문제도 상대적으로 큽니다. 이로 인해 HBM 기반의 제품은 일반적인 GDDR 기반 제품보다 훨씬 비싼 가격에 판매됩니다. 예를 들어, HBM을 탑재한 GPU는 동일한 성능의 GDDR 기반 GPU보다 훨씬 높은 가격으로 출시됩니다.

 

2. 기존 메모리와의 호환성 문제

 HBM은 GDDR 및 DDR과 구조적으로 완전히 다릅니다. 이는 기존 시스템에서 HBM을 바로 적용할 수 없다는 것을 의미합니다. HBM을 사용하려면 전용 인터페이스와 컨트롤러가 필요하며, 이는 추가적인 개발 비용을 초래합니다. 또한, HBM을 지원하는 하드웨어가 제한적이기 때문에 일반적인 소비자용 PC에서는 거의 사용되지 않고 있습니다.

 

3. 생산 난이도

 HBM은 일반적인 2D 메모리에 비해 훨씬 복잡한 제조 공정을 필요로 합니다. 특히 3D TSV 기술을 활용한 적층 과정은 높은 기술력이 요구되며, 양산 과정에서 불량률이 높아 생산성이 떨어질 수 있습니다. 이러한 문제로 인해 HBM의 대중화가 더딘 속도로 진행되고 있으며, 연구 개발이 지속적으로 이루어지고 있는 상황입니다.

 

 

HBM의 활용 분야

 HBM은 단순히 기존 메모리를 대체하는 것이 아니라, 고성능 연산이 필요한 특정 분야에서 최적의 성능을 제공하는 솔루션으로 자리 잡고 있습니다. 그렇다면, HBM이 실제로 어디에 활용되고 있을까요?

 

1. AI 및 머신러닝 가속기

 AI 연산에서는 대량의 데이터를 빠르게 처리하는 능력이 필수적입니다. HBM은 고속 데이터 전송이 가능하기 때문에 AI 가속기에서 널리 사용됩니다. 대표적으로 엔비디아(NVIDIA)의 H100, A100과 AMD의 MI300X와 같은 AI 가속기에 HBM이 탑재되어 있습니다. 이러한 칩들은 머신러닝 모델을 훈련할 때 더 빠른 속도로 대규모 데이터를 처리할 수 있어, AI 성능 향상에 결정적인 역할을 하고 있습니다.

 

2. 고성능 그래픽카드

 게이머나 콘텐츠 크리에이터들은 더 높은 그래픽 성능과 빠른 처리 속도를 원합니다. HBM은 이러한 요구를 충족하기 위해 고성능 그래픽카드에 적용됩니다. 대표적으로 AMD Radeon VII는 HBM2를 사용하여 기존 GDDR 기반 GPU보다 훨씬 높은 대역폭을 제공합니다.

 

이를 통해 게임에서 더 높은 해상도와 빠른 렌더링 속도를 경험할 수 있으며, 3D 그래픽 및 영상 편집에서도 뛰어난 성능을 발휘합니다.

 

3. 데이터센터 및 클라우드 서버

 HBM은 데이터센터 및 클라우드 컴퓨팅 환경에서도 중요한 역할을 합니다. 클라우드 서비스 업체들은 대량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하며, 이를 위해 높은 대역폭과 낮은 전력 소비가 필수적입니다. HBM을 적용한 서버는 기존 DDR 및 GDDR 기반 서버보다 더 높은 데이터 처리 속도와 전력 효율성을 제공하기 때문에, 구글, 아마존 AWS, 마이크로소프트 애저(Azure) 같은 글로벌 클라우드 기업들이 적극적으로 도입하고 있습니다.

 

결론: HBM의 현재와 미래

 HBM은 기존 GDDR 및 DDR 메모리와 비교했을 때 확실한 성능상의 이점을 가지고 있으며, 특히 AI, 고성능 그래픽, 데이터센터 등에서 그 강점이 더욱 빛을 발합니다. 하지만 여전히 높은 가격과 생산 난이도라는 한계를 가지고 있어, 일반 소비자용 PC보다는 기업 및 연구기관 중심으로 활용되고 있습니다.

 

 향후 HBM4가 개발되면서 더 높은 대역폭과 낮은 소비전력을 제공하는 차세대 메모리 기술로 자리 잡을 것으로 기대됩니다. 가격과 생산성 문제가 해결된다면, HBM은 더욱 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높아질 것입니다. 앞으로의 HBM 기술 발전이 어떻게 진행될지 계속해서 주목할 필요가 있습니다.