인공지능 시대의 핵심 메모리, HBM이란? SK하이닉스 개발

 

최근 인공지능(AI)의 급속한 발전과 함께 주목받고 있는 기술이 있습니다.

뉴스나 산업 기사에서 한 번쯤 들어보셨을 HBM(High Bandwidth Memory)이 바로 그것인데요.

 

오늘은 AI와 함께 성장 중인 핵심 메모리 반도체, HBM의 정체와 기술 진화에 대해 알아보겠습니다.

 

HBM이란 무엇인가?

 

HBM(High Bandwidth Memory)은 말 그대로 ‘고대역폭 메모리’를 뜻합니다.

기존 D램보다 훨씬 빠른 데이터 처리 속도를 제공하는 고성능 메모리 반도체입니다.

 

HBM의 가장 큰 특징은 D램 칩을 수직으로 겹겹이 적층한 구조입니다.

 

그리고 각 칩을 TSV(Through-Silicon Via)라는 실리콘 관통전극 기술로 연결해 수천 개의 통로를 통해 대용량 데이터를 동시에 주고받을 수 있습니다.

 

이로 인해 데이터 전송 속도가 획기적으로 개선되며, AI 연산, 고성능 컴퓨팅, 서버용 GPU 등에 널리 사용되고 있습니다.

 

 

SK하이닉스가 선도한 HBM 기술의 진화

 

HBM은 빠르게 기술이 발전하고 있으며, 특히 SK하이닉스는 세계 최초 기술들을 선보이며 시장을 주도하고 있습니다.

 

 

연도	제품	핀당 속도	전체 처리 속도	용량	주요 특징
2013	HBM	1Gb/s	128GB/s	-	세계 최초 HBM 개발
2019	HBM2E	3.6Gb/s	460GB/s	-	향상된 대역폭
2021	HBM3	6.4Gb/s	819GB/s	16GB	8단 적층
2023	HBM3 (12단)	8.4Gb/s	1,075GB/s	24GB	세계 최초 12단 적층

특히 2023년에는 D램 12개를 수직으로 쌓은 HBM3 24GB 패키지를 개발하며, 고성능 GPU에 최적화된 고밀도 메모리를 구현했습니다.

 

 

GDDR과 HBM의 차이점

GDDR(Graphics Double Data Rate)은 전통적인 GPU 메모리로 빠른 핀당 속도를 제공하지만, 핀 수 제한으로 속도의 확장성에는 한계가 있습니다.

• GDDR6 핀 수: 약 32개
• HBM3 핀 수: 1개 칩당 1,024개 × 4개 탑재 시 총 4,096개

속도 측면에서 HBM이 GDDR을 압도합니다.

용량 비교

• HBM3(12단) 1개: 24GB
• HBM3 4개 탑재 시: 96GB
• GDDR6: 12개를 합쳐야 HBM3 1개와 비슷한 용량

이처럼 HBM은 속도, 대역폭, 용량 모든 면에서 GDDR 대비 우위를 보이며, 고성능 GPU와 AI 연산에 적합한 선택으로 부상하고 있습니다.

 

 

HBM의 미래

HBM은 앞으로 AI 훈련, 생성형 AI, 고성능 GPU, 자율주행, 데이터센터 등 다양한 분야에서 핵심 메모리로 자리 잡을 전망입니다.

 

엔비디아, AMD 같은 설계회사들도 HBM을 채택하고 있으며, AI 시대의 표준 메모리로서의 입지를 강화하고 있습니다.

 

 

결론

HBM은 단순히 빠른 메모리가 아닙니다.

AI 산업의 성장을 가능케 하는 데이터 연산의 핵심 인프라입니다.

 

삼성전자와 SK하이닉스를 포함한 국내 기업들도 이 시장에 적극 투자하고 있으며, 대한민국 반도체 산업의 미래 경쟁력과도 직결되는 기술입니다.

 

 

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