반도체 반도체는 IT시대 「원유」… AI 발전이 불러온 HBM 대혈전(1)(2)

[お持て成し]

반도체는 IT시대 「원유」… AI 발전이 불러온 HBM 대혈전(1)(2) / 12/3(화) / 중앙일보 일본어판

최근 광대역 메모리(HBM)에 대한 관심이 급증하고 있다. 고성능 컴퓨팅과 AI 기술의 발전으로 데이터 처리 속도와 대역폭에 대한 요구가 크게 증가하면서 HBM의 중요성이 부각되고 있기 때문입니다. SK하이닉스와 삼성전자 같은 한국 반도체 기업들이 HBM 기술 개발에 박차를 가하면서 세계 메모리 시장에서의 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다.

◇ 반도체는 IT시대 '원유'…AI 성능 극대화 해결사

반도체는 현대 경제를 견인하는 핵심 요소입니다. 스마트폰, TV, 자동차뿐만 아니라 군사장비에 이르기까지 모든 디지털 기기를 구동하는 필수 부품으로 IT시대의 '원유'라 불릴 만큼 중요한 자원입니다. HBM은 SK하이닉스가 최초로 개발한 광대역 메모리로 기존 메모리 구조보다 훨씬 빠르고 효율적으로 데이터를 처리할 수 있어 최신 AI 모델, 고성능 그래픽 서버 등에 필수적으로 사용됩니다.

HBM은 기존 DRAM과 구조적으로 차별화됩니다. 일반적인 DRAM은 여러 개의 칩을 나란히 배치하여 사용하는 방식입니다. 데스크톱이나 노트북 컴퓨터에 사용되는 메모리는 이런 구조입니다. HBM은 여러 개의 메모리를 수직으로 쌓아 올리는 3D 적층 구조를 채택했으며, 실리콘 관통 전극(TSV) 기술을 통해 칩 간 연결을 가능하게 합니다. TSV는 실리콘 기판을 관통하는 수직 연결 통로로, 이를 통해 각 메모리가 서로 빠르게 통신할 수 있습니다. 이러한 구조 덕분에 HBM은 DRAM과 달리 데이터 전송 속도를 크게 향상시킵니다. 전력 소비도 줄이고 효율적인 전력 소비가 가능합니다.

HBM 기술은 현재까지 세 번의 주요 발전 단계를 거쳤습니다. 'HBM1'은 최초의 광대역 메모리로, 기존 D램보다 데이터 전송 속도를 개선했지만 대역폭과 용량 차이는 크지 않고 가격이 비싸다는 한계가 있었습니다. 이를 개선한 'HBM2'는 더 넓은 대역폭과 용량을 제공해 AI와 고성능 그래픽 애플리케이션에서 널리 사용되기 시작했습니다. 이후 'HBM3'는 대역폭을 더욱 확장해 전력 효율을 크게 개선했고, AI, 슈퍼컴퓨터, 고성능 데이터센터 등에 필수 메모리로서의 위치를 확립했습니다. 최근에는 'HBM3e'가 주목받는데, HBM3e는 HBM3의 업그레이드 버전으로 대역폭을 더욱 향상해 데이터 전송 속도를 극대화하고 AI 모델의 학습과 추론 성능을 크게 높이는데 기여합니다.

https://news.yahoo.co.jp/articles/efcaccddf6994f87e86a87bc992ce56bd9a31cec

半導体はＩＴ時代の「原油」…ＡＩ発展が呼び起こしたＨＢＭ大血戦（１）（中央日報日本語

반도체는 IT시대 원유 AI 발전이 불러온 HBM 대혈전(2) / 12/3(화) / 중앙일보 일본어판

◇ AI 발전이 불러온 반도체 시장의 보이지 않는 혈전

AI 기술 발전으로 세계적 IT 기업의 메모리 대역폭 수요가 증가하고 있습니다. 엔비디아, AMD, 인텔 등의 수요는 나날이 증가하고 있습니다. 특히 엔비디아의 GPU는 HBM과 결합해 AI 모델 학습과 추론에서 강력한 성능을 발휘합니다. AMD와 인텔 역시 HBM을 채택해 고성능 제품군을 확장하고 있습니다. 구글과 AWS를 비롯한 다양한 클라우드 서비스 제공 기업도 HBM이 필요합니다. 클라우드 서비스 제공 기업은 대규모 데이터센터에서 AI 워크로드를 처리하기 위해 HBM의 광대역 메모리 특성을 활용합니다.

세계적인 IT기업의 수요에 대응하기 위해 SK하이닉스와 삼성전자 뿐만아니라 미국 마이크론도 HBM의 성능을 개선하고 새로운 제품을 출시해 경쟁력을 강화하고 있습니다. TSMC와 같은 파운드리 기업들은 HBM 칩을 생산하는 데 필요한 반도체 제조 공정을 지원하고, 이를 통해 메모리 업체들이 더욱 정교한 HBM 제품을 개발할 수 있도록 돕습니다.

AI 기술의 발전은 HBM의 필요성과 밀접한 관련이 있습니다. AI 모델은 다량의 데이터를 처리해야 하기 때문에 메모리 대역폭이 중요한 요소로 작용합니다. 예를 들어 챗봇이나 이미지 인식 AI와 같은 모델은 학습과 추론 과정에서 대규모 데이터를 메모리와 GPU 사이에서 빠르게 전송해야 합니다. 이때 HBM은 고속 데이터 전송을 가능하게 해 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다.

또 AI 모델이 커지고 학습 속도가 빨라질수록 기존 메모리 시스템으로는 대역폭 한계에 이를 수밖에 없습니다. 많은 모델 데이터를 빠르게 처리하기 위해서는 메모리 대역폭이 중요하기 때문입니다. HBM의 대역폭은 생성형 AI 연구와 상용화에 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 구글의 텐서플로우나 오픈AI의 'GPT-3'와 같은 대형 생성형 AI 모델은 HBM을 사용해 데이터를 빠르게 처리함으로써 성능을 유지합니다.

◇ HBM 전쟁은 이제 시작…대역폭과 용량 향상 과제

HBM의 중요성은 앞으로 더 커질 것으로 예상됩니다. AI와 고성능 컴퓨팅 수요가 지속해서 증가하기 때문입니다. HBM3와 그 이후의 기술 발전이 중요한 역할을 할 것으로 보입니다. HBM 기술의 발전은 집적도와 대역폭을 확대하고 전력 효율을 개선하는 방향으로 진행되고 있습니다. HBM3를 지나 HBM4가 등장하면 대역폭과 용량이 크게 향상될 것입니다.

HBM4는 내부 칩 간격이 더 좁아지기 때문에 하이브리드 본딩이라는 방식으로 데이터를 주고받을 수 있게 합니다. SK하이닉스와 삼성전자가 하이브리드 본딩 기술 개발에 한창인 것도 차세대 HBM 주도권을 확보하기 위해서입니다. 성능 개선과 함께 고객의 요구에 맞춰 제작하는 방식도 늘어나 HBM은 반도체 산업을 주도하는 핵심 제품으로 자리 잡을 것입니다. 앞으로 AI의 발전과 함께 HBM의 성장이 얼마나 빠르게 진행될지가 궁금합니다.

윤준탁/IT칼럼니스트

https://news.yahoo.co.jp/articles/5247729f294fee39966a5fb3e4e920fe27612a91

半導体はＩＴ時代の「原油」…ＡＩ発展が呼び起こしたＨＢＭ大血戦（２）（中央日報日本語

半導体はＩＴ時代の「原油」…ＡＩ発展が呼び起こしたＨＢＭ大血戦(1)
12/3(火) 11:42配信

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中央日報日本語版
ＨＢＭ関連のイラスト。イラスト＝キム・ジユン

最近広帯域メモリー（ＨＢＭ）に対する関心が急増しています。高性能コンピューティングとＡＩ技術の発展でデータ処理速度と帯域幅に対する要求が大きく増加し、ＨＢＭの重要性が浮上しているためです。ＳＫハイニックスとサムスン電子のような韓国の半導体企業がＨＢＭ技術開発に拍車をかけ、世界のメモリー市場での競争がさらに激しくなっています。

◇半導体はＩＴ時代の「原油」…ＡＩ性能最大化の解決者

半導体は現代経済を牽引する核心要素です。スマートフォン、テレビ、自動車だけでなく、軍事装備に至るまであらゆるデジタル機器を駆動する必須の部品で、ＩＴ時代の「原油」と呼ばれるほど重要な資源です。ＨＢＭはＳＫハイニックスが最初に開発した広帯域メモリーで、既存のメモリー構造よりはるかに速く効率的にデータを処理でき、最新ＡＩモデル、高性能グラフィックサーバーなどに必須的に使われます。

ＨＢＭは既存のＤＲＡＭと構造的に差別化されます。一般的なＤＲＡＭは複数のチップを並べて配置し使う方式です。デスクトップやノートブックコンピュータに使われるメモリーはこのような構造です。ＨＢＭは複数のメモリーを垂直に積み上げる３Ｄ積層構造を採択しており、シリコン貫通電極（ＴＳＶ）技術を通じてチップ間の連結を可能にします。ＴＳＶはシリコン基板を貫通する垂直連結通路で、これを通じて各メモリーが互いに速く通信できます。こうした構造のおかげでＨＢＭはＤＲＡＭと違いデータ伝送速度を大きく向上します。電力消費も減らし効率的な電力消費が可能です。

ＨＢＭ技術は現在まで３回の主要発展段階を経ました。「ＨＢＭ１」は最初の広帯域メモリーで、既存のＤＲＡＭよりデータ伝送速度を改善したが帯域幅と容量差は大きくなく価格が高いという限界がありました。これを改善した「ＨＢＭ２」はさらに広い帯域幅と容量を提供し、ＡＩと高性能グラフィックアプリケーションで広く使われ始めました。その後「ＨＢＭ３」は帯域幅をさらに拡張して電力効率を大きく改善し、ＡＩ、スーパーコンピュータ、高性能データセンターなどに必須のメモリーとしての位置を確立しました。最近では「ＨＢＭ３ｅ」が注目されますが、ＨＢＭ３ｅはＨＢＭ３のアップグレード版で、帯域幅をさらに向上してデータ伝送速度を最大化しＡＩモデルの学習と推論性能を大きく高めるのに寄与します。

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半導体はＩＴ時代の「原油」…ＡＩ発展が呼び起こしたＨＢＭ大血戦(2)
12/3(火) 11:42配信

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中央日報日本語版
◇ＡＩ発展が呼び起こした半導体市場の見えない血戦

ＡＩ技術の発展で世界的ＩＴ企業のメモリー帯域幅需要が増加しています。エヌビディア、ＡＭＤ、インテルなどの需要は日々増加しています。特にエヌビディアのＧＰＵはＨＢＭと結合してＡＩモデル学習と推論で強力な性能を発揮します。ＡＭＤとインテルもやはりＨＢＭを採択し高性能製品群を拡張しています。グーグルやＡＷＳをはじめとする多様なクラウドサービス提供企業もＨＢＭが必要です。クラウドサービス提供企業は大規模データセンターでＡＩワークロードを処理するためにＨＢＭの広帯域メモリー特性を活用します。

世界的ＩＴ企業の需要に対応するためＳＫハイニックスとサムスン電子だけでなく米マイクロンもＨＢＭの性能を改善し新たな製品を発売して競争力を強化しています。ＴＳＭＣのようなファウンドリー企業はＨＢＭチップを生産するのに必要な半導体製造工程を支援し、これを通じてメモリーメーカーがさらに精巧なＨＢＭ製品を開発できるよう助けます。

ＡＩ技術の発展はＨＢＭの必要性と密接な関連があります。ＡＩモデルは多量のデータを処理しなければならないためメモリー帯域幅が重要な要素として作用します。例えば、チャットボットやイメージ認識ＡＩのようなモデルは学習と推論過程で大規模データをメモリーとＧＰＵの間で速く伝送しなければなりません。この時ＨＢＭは高速データ伝送を可能にし、ＡＩモデルの性能を最大化できます。

また、ＡＩモデルが大きくなり学習速度が速くなるほど既存のメモリーシステムでは帯域幅の限界に至るほかありません。多くのモデルデータを速く処理するためにはメモリー帯域幅が重要なためです。ＨＢＭの帯域幅は生成型ＡＩ研究と商用化に重要な役割をします。例えば、グーグルのテンソルフローやオープンＡＩの「ＧＰＴ－３」のような大型生成型ＡＩモデルはＨＢＭを使ってデータを速く処理することにより性能を維持します。

◇ＨＢＭ戦争はもう始まった…帯域幅と容量向上が課題

ＨＢＭの重要性は今後さらに大きくなると予想されます。ＡＩと高性能コンピューティング需要が持続して増加するためです。ＨＢＭ３とその後の技術発展が重要な役割をするとみられます。ＨＢＭ技術の発展は集積度と帯域幅を拡大し電力効率を改善する方向に進行しています。ＨＢＭ３を過ぎＨＢＭ４が登場すれば帯域幅と容量が大きく向上するでしょう。

ＨＢＭ４は内部のチップ間隔がさらに狭くなるためハイブリッドボンディングという方式でデータをやりとりできるようにします。ＳＫハイニックスとサムスン電子がハイブリッドボンディング技術開発の最中なのも次世代ＨＢＭの主導権を確保するためです。性能改善とともに顧客のニーズに合わせて製作する方式も増えＨＢＭは半導体産業を主導する核心製品としての位置を確立するでしょう。今後ＡＩの発展とともにＨＢＭの成長がどれだけ早く進むかが気がかりです。

ユン・ジュンタク／ＩＴコラムニスト