[잡다한 지식] HBM의 세대별 특징

안녕하세요, Sean 입니다.

 

오늘은 HBM (High Bandwidth Memory) 의 세대에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

HBM은 세대를 거치며 성능과 용량이 지속적으로 향상되었습니다.

 

각 세대별 주요 특징과 발전 사항은 다음과 같습니다.

 

1. HBM (1세대)

 

1) 도입 시기

- 2015년, AMD의 그래픽 카드인 Radeon R9 Fury 시리즈에 처음 사용

 

2) 특징

- 메모리 용량 : 최대 4GB.

- 대역폭 : 최대 128GB/s per stack.

- 메모리 인터페이스 : 1024-bit.

- 전력 소비 : 낮은 전력 소비로 에너지 효율이 좋음.

 

3) 사용 사례

- 주로 고성능 그래픽 카드와 게임용 GPU에 사용

 

2. HBM2 (2세대)

 

1) 도입 시기

- 2016년, NVIDIA의 Tesla P100 GPU와 AMD의 Vega GPU에 사용.

 

2) 특징

- 메모리 용량 : 최대 8GB per stack, 여러 스택을 통해 더 큰 용량 구현 가능.

- 대역폭 : 최대 256GB/s per stack.

- 메모리 인터페이스 : 1024-bit. (더 많은 채널과 레이어를 통해 성능 향상)

- 전력 소비 : 여전히 낮은 전력 소비 유지, 효율 개선

 

3) 사용 사례

- 고성능 컴퓨팅 (HPC), 데이터 센터, 인공지능 및 머신 러닝 애플리케이션, 고성능 그래픽 카드.

 

3. HBM2E (Enhanced HBM2)

 

1) 도입 시기

- 2018년, SK 하이닉스와 삼성전자가 주도

 

2) 특징

- 메모리 용량 : 최대 16GB per stack

- 대역폭 : 최대 460GB/s per stack

- 메모리 인터페이스 : 1024-bit (개선된 TSV 기술과 더 많은 레이어)

- 전력 소비 : 효율성 더욱 개선, 더 높은 성능을 위한 최적화

 

3) 사용 사례

- 더욱 향상된 성능이 필요한 인공지능 (AI), 머신 러닝 (ML), 데이터 센터, 고성능 컴퓨팅 (HPC) 및 최첨단 그래픽 카드

 

4. HBM3 (3세대)

 

1) 도입 시기

- 아직 상용화 초기 단계, 2021년부터 개발 및 발표

 

2) 특징

- 메모리 용량 : 16GB 이상, 더 높은 용량 가능

- 대역폭 : 665GB이상/s per Stack

- 메모리 인터페이스 : 더욱 향상된 1024-bit 또는 그 이상.

- 전력 소비 : 지속적인 효율성 개선과 더 높은 성능을 목표로 함.

 

3) 사용 사례

- 차세대 AI, 머신 러닝, 데이터 센터 및 고성능 컴퓨팅 등 최고 성능을 요구하는 애플리케이션

 

HBM 기술은 각 세대가 지나면서 성능과 용량이 크게 개선되었으며, 전력 효율성도 함께 향상되었습니다.

이러한 발전 덕분에 HBM은 다양한 고성능 컴퓨팅 애플리케이션에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

 

오늘은 최근에 이슈가 많이 되고 있는 HBM 의 세대별에 대해 알아보았습니다.

 

지금까지 Sean_v이였습니다.

 

감사합니다