🚀 HBM4란 무엇인가? 차세대 메모리 기술의 핵심

 

AI 시대가 본격화되면서, 반도체 산업의 중심축도 빠르게 변화하고 있습니다. 그 중심에 있는 기술 중 하나가 바로 HBM4 (High Bandwidth Memory 4)입니다. 기존 DRAM보다 훨씬 높은 대역폭과 효율성을 제공하는 HBM 시리즈는 이제 AI 가속기, 초거대 언어모델(LLM), 고성능 컴퓨팅(HPC)의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.

이번 글에서는 HBM4의 구조와 성능, 그리고 기존 HBM3와의 차이점을 중심으로 차세대 메모리 기술의 흐름을 살펴보겠습니다.

🧠 HBM이란 무엇인가?

HBM은 High Bandwidth Memory, 즉 초고대역폭 메모리의 약자입니다. 기존 DRAM과 달리, 메모리 다이(die)를 수직으로 적층하여 3D 구조로 설계되며, TSV(Through-Silicon Via) 기술을 통해 빠른 데이터 전송이 가능합니다.

이 방식은 공간 효율성, 전력 절감, 속도 향상이라는 세 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있어, AI 및 고성능 GPU에서 필수적으로 사용됩니다.

⚙️ HBM4의 구조와 성능

• 대역폭: 스택당 1.5~2.0 TB/s 이상
• 데이터 전송 속도: 12 Gbps 이상
• 용량: 스택당 36GB ~ 64GB 이상
• 적층 기술: 최대 16단 적층 가능
• 전력 효율: 기존 대비 발열 감소 및 소비 전력 최적화
• 적용 분야: 초거대 AI 모델 학습, LLM, 차세대 GPU

📊 HBM3 vs HBM4 비교

구분	HBM3	HBM3E	HBM4
출시 시점	2021~2022	2023~2024	2025~2026 (예정)
대역폭 (스택당)	~819 GB/s	~1.2 TB/s	1.5~2.0 TB/s 이상
데이터 속도	6.4~6.8 Gbps	8 Gbps 이상	12 Gbps 이상
용량	16~24 GB	24~36 GB	36~64 GB 이상
적용 분야	HPC, 초기 AI	AI 트레이닝/추론	초거대 AI, LLM
기술 특징	기본 적층	발열·전력 개선	하이브리드 본딩, 고적층

🔍 왜 HBM4가 중요한가?

HBM4는 단순한 성능 향상을 넘어, AI 인프라의 핵심 자원으로 자리매김하고 있습니다. 특히 초거대 언어모델(LLM) 학습에는 수십 테라바이트의 메모리가 필요하며, 이를 빠르게 처리할 수 있는 메모리 기술이 필수입니다.

또한, GPU와의 통합성이 뛰어나고, 전력 효율성이 개선되어 데이터센터의 운영 비용 절감에도 기여할 수 있습니다.

🧭 향후 전망

• AI 수요 증가 → HBM4 채택 확대
• GPU 성능 향상 → 고대역폭 메모리 필수
• 데이터센터 최적화 → 전력 효율 중심 설계

✅ 마무리 멘트

HBM4는 단순한 기술 진보가 아니라, AI 시대를 위한 인프라의 핵심입니다. 기존 HBM3와 비교해 성능, 용량, 효율성 모두에서 압도적인 향상을 보여주며, 앞으로의 반도체 시장에서 가장 주목받는 기술 중 하나가 될 것입니다.

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