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[AI/반도체] AI 데이터센터의 병목 구조 완전 해부 - 연산은 남아도는데, 왜 성능은 더 안 오를까? GPU를 더 꽂아도 AI 성능이 기대만큼 오르지 않는 이유AI 데이터센터 투자는 폭발적으로 증가하고 있습니다.엔비디아의 최신 GPU, HBM 메모리, 초고속 네트워크를 갖춘 서버가대량으로 도입되고 있음에도 불구하고, 많은 운영자들은 비슷한 질문을 던집니다.“왜 이렇게 많은 자원을 투입했는데, 체감 성능은 기대만큼 오르지 않는가?” 이 질문의 핵심에는 ‘병목(Bottleneck)’이라는 개념이 있습니다.AI 데이터센터는 단순히 GPU 성능의 합으로 움직이지 않습니다.연산, 메모리, 네트워크, 전력, 냉각, 소프트웨어까지모든 요소가 동시에 맞물려야만 전체 성능이 올라갑니다.어느 하나라도 뒤처지면, 그 지점이 전체 시스템의 상한선을 결정합니다. 이번 포스팅에서는 AI 데이터센터를 구성하는 요소들을 하나씩 분해..
[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..
AI 반도체(NPU)와 GPU·TPU 비교 인공지능 시대를 지탱하는 칩 전쟁의 모든 것 왜 지금 ‘AI 반도체’인가?2025년 현재 인공지능은 단순한 유행을 넘어, 인류의 산업 구조와 사회 전반을 바꾸는 핵심 기술이 되었습니다. GPT-5와 같은 초거대 언어 모델은 수천억 개 이상의 파라미터를 학습해야 하며, 이를 가능하게 하는 기반은 다름 아닌 AI 반도체입니다. 과거에는 CPU만으로도 대부분의 계산을 처리할 수 있었지만, AI의 특성상 방대한 행렬 연산과 병렬 연산을 고속으로 수행할 필요가 있습니다. 이 한계를 뛰어넘기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)가 주목받기 시작했고, 이어 구글은 자체적인 TPU(Tensor Processing Unit)를 개발했습니다. 최근에는 스마트폰·엣지 디바이스를 중심으로 NPU(Neu..

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