얼마 전 삼성전자가 실적발표하며 TSMC와 협력을 해서라도 HBM 공급을 반드시 달성해 내겠다고 발표한 바 있는데요. 이번 글에서는 고대역폭 메모리를 의미하는 삼성전자 HBM 메모리 반도체의 개념과 기존 메모리 반도체와 무슨 차이가 있는지 등에 대해 알아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 핵심만 간단히 요약하여 설명드리도록 하겠습니다.
주식 투자를 하다 보면 공부해야 할 것이 산더미 같습니다. 적어도 내가 투자하는 기업이 어떤 사업을 하고 있는지 살피다 보면 어느 정도 중요한 기술에 대한 개념들도 잡히게 되는데요. 이것이 바로 제가 주식을 좋아하는 이유이기도 합니다. 산업전체적으로 지금 트렌드가 되는 기술을 배울 수 있기 때문인데요. HBM을 이해하기 전에 반도체 관련 여러 상식들을 알아보면 좋을 것 같아 아래글 첨부드립니다. 본론으로 들어가기 전 빠르게 살펴보시면 도움이 되실 겁니다.
HBM이란?
HBM은 ‘고대역폭 메모리’라는 뜻으로, 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하려는 목적으로 개발된 고성능 메모리 기술을 의미하는데요.
기존 메모리 방식과 가장 큰 차이점은, 데이터를 주고받는 속도를 대폭 높이기 위해 실리콘 칩을 층층이 쌓아 올리는 구조로 만들어졌다는 점입니다. 이 과정에서 TSV(Through-Silicon Via)라는 특별한 기술이 활용됩니다.
TSV는 칩 내부를 수직으로 연결해 데이터를 전달하는 통로를 만드는 방식이라, 데이터 전송 속도를 높이면서도 전력 소모를 줄일 수 있어요. 이런 점에서 HBM은 고성능을 요구하는 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
기존 메모리 반도체와는 무슨 차이가 있을까?
1. 메모리 구조 차이: 3D 스택 방식
기존 메모리는 보통 2D 평면으로 배치돼 있습니다. 메모리 칩들이 서로 옆으로 나란히 놓여 있죠. 반면, HBM은 TSV(Through-Silicon Via) 기술을 통해 여러 개의 메모리 칩을 수직으로 쌓아 올리는 3D 스택 구조입니다.
이렇게 칩을 쌓으면 데이터 전송 경로가 짧아지기 때문에 훨씬 빠르게 데이터를 주고받을 수 있는 것이죠. 그리고 공정 자체의 불량률이 감소하여 수율이 올라가는 효과도 있습니다.
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2. 데이터 전송 속도와 대역폭
HBM은 높은 대역폭으로 데이터를 전송할 수 있어요.
예를 들어 HBM2나 HBM3 같은 최신 버전은 초당 수백 기가바이트(Gbps)의 데이터를 처리할 수 있습니다.
반면, DDR이나 GDDR은 대역폭이 상대적으로 낮아 동일한 시간 동안 HBM보다 적은 데이터를 전송하게 됩니다. AI기술이 각광받고 있는 현시점에서 HBM기술이 필요한 이유이기도 합니다.
빅데이터 처리처럼 대용량 데이터를 빠르게 처리해야 하는 작업에서 HBM이 매우 유리합니다.
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3. 전력 효율성
HBM은 같은 성능을 제공하는 기존 메모리보다 전력을 적게 소비합니다.
데이터가 수직으로 짧은 경로를 통해 전송되므로 전력 소모가 적고, 동시에 열도 덜 발생하죠. 이는 대형 데이터센터나 AI 서버에서 중요한 요소입니다.
대용량 데이터를 처리하면서도 에너지 비용을 줄이고, 냉각 부담을 덜 수 있기 때문입니다.
HBM의 주요 응용 분야와 특징
HBM은 최근 특히 인공지능(AI) 서버, 고성능 컴퓨팅(HPC), 그래픽 카드(GPU) 같은 분야에서 활발히 활용되고 있어요.
이런 장비들은 데이터를 엄청난 속도로 처리해야 하는데, 그만큼 데이터 전송 속도가 중요한 요소가 됩니다.
예를 들어 인공지능 학습(머신 러닝)이나 빅데이터 분석에서는 많은 양의 데이터가 실시간으로 빠르게 전송되어야 하므로, 기존의 메모리 방식으로는 한계가 있었어요. 그러나 HBM이 등장하면서 이런 분야에서 큰 성능 향상을 기대할 수 있게 되었답니다.
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삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁
삼성전자와 SK하이닉스는 HBM 기술 개발을 선도하는 두 주요 기업입니다.
삼성전자는 2016년 HBM2를 시작으로 본격적으로 고대역폭 메모리 시장에 진입했으며, 올해 4분기까지는 엔비디아향 HBM3 E를 납품할 수 있다고 자신감을 표출했는데요.
이 메모리는 초당 1.2TB 이상의 데이터를 처리할 수 있는데, 이는 30GB 용량의 UHD 영화를 1초에 약 40편 정도 처리할 수 있는 속도라고 합니다.
한편 SK하이닉스도 36GB HBM3E 양산을 시작하며 차세대 메모리 기술을 이끌고 있습니다.
이들은 현재 HBM4 기술 개발도 진행하고 있어, 앞으로 더욱 발전된 성능을 기대해 볼 수 있겠죠.
HBM 기술 전망
최근 들어 HBM이 자주 언급되는 이유는 인공지능과 고성능 컴퓨팅의 수요가 폭발적으로 늘어나고 있기 때문입니다.
특히 초거대 AI 모델과 빅데이터 분석이 각광받으면서 고성능 메모리의 필요성이 커졌는데요. 더 나아가 뉴로모픽 기술과 양자 컴퓨팅 기술이 더해진다면, HBM이 없이는 쉽게 기술 구현을 하기 어려울 수도 있습니다.
현재까지 메모리 반도체 시장을 주도하고 있는 HBM산업이 어떤 식으로 흘러가게 될지 계속 지켜보면 재미있을 듯합니다.
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