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AI메모리

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[반도체/메모리] HBM 메모리 독주 체제 - SK하이닉스의 AI 시대 독점력 AI 시대의 실질적 승자는 GPU가 아니라 ‘HBM 메모리’다ChatGPT, Gemini, Claude 등 초거대 AI 모델이 탄생한 이후,전 세계의 관심은 ‘GPU가 얼마나 강력한가’에 집중되어 왔습니다.하지만 2025년 현재 AI 시스템의 병목 현상을 결정짓는 핵심 요소는GPU 성능 그 자체가 아니라 GPU가 사용할 수 있는 고대역폭·저지연 메모리(HBM, High Bandwidth Memory)의 성능과 공급량입니다. 즉, AI 경쟁의 실질적 승자는 GPU 생산사가 아니라 HBM을 가장 안정적으로, 가장 높은 품질로 공급할 수 있는 기업입니다. 그리고 이 지점에서 SK하이닉스가 글로벌 AI 산업의 중심으로 떠오르고 있습니다.오늘 포스팅에서는왜 HBM이 AI의 핵심인가SK하이닉스가 어떻게 독점적 위치..
HBM4 메모리 – AI 반도체 속도를 좌우하는 차세대 메모리 데이터 폭증 시대, 메모리 혁신의 최전선 AI와 함께 성장하는 메모리의 중요성2025년 현재, 인공지능(AI)은 산업과 일상 전반에 깊숙이 들어왔습니다초거대 언어모델(LLM), 자율주행, 메타버스, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터센터 모두 폭발적인 연산 능력을 필요로 합니다하지만 아무리 뛰어난 GPU, NPU, TPU가 있더라도, 그 성능을 뒷받침하지 못한다면 병목 현상이 발생합니다 바로 이때 중요한 것이 HBM(High Bandwidth Memory)입니다HBM은 CPU·GPU·AI 가속기 옆에서, 마치 고속도로처럼 데이터를 초고속으로 전달하는 역할을 합니다 그리고 현재 업계의 초점은 차세대 표준인 HBM4에 맞춰져 있습니다HBM4는 단순히 속도 향상을 넘어서, AI 반도체 생태계의 성능·효율·비용을 ..
AI 전용 메모리 – PIM(Processing In Memory) 기술 메모리와 연산을 하나로 묶는 차세대 AI 컴퓨팅 패러다임 PIM?2025년 현재 전 세계 IT 업계의 화두는 단연 AI 반도체입니다. GPT-5와 같은 초거대 언어 모델은 수천억~수십조 개의 파라미터를 학습·추론하며, 이를 위해서는 막대한 연산 성능과 메모리 대역폭이 필요합니다. 그러나 기존 폰 노이만 아키텍처(von Neumann architecture)에서는 메모리와 프로세서 간 데이터 이동 병목(Bottleneck)이 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 특히 AI 연산은 데이터 이동량이 크고, 행렬·벡터 곱셈이 반복되며, 병렬성이 높기 때문에 기존 CPU·GPU·NPU 구조만으로는 전력 소모와 처리 속도 한계를 극복하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 PIM(Processing I..