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마이크론, 'AI 연산 성능, HBM 대역폭보다 3배 빠르게 증가…메모리 장벽 심화'

QM달려

5 347 4 2026.08.24 09:46

<p><br></p><p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/4cd92f4922f998ad90cb3b43b594229a.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">Micron은 고대역폭 메모리(HBM)가 무엇인지, 왜 중요한지, 기존 DDR 메모리와 어떻게 다른지, 그리고 AI의 급증하는 요구를 충족하기 위해 추가적인 혁신이 필요한 핵심 과제들을 설명했다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: 18px; color: rgb(255, 231, 156);">Micron, HBM 오류가 Meta의 Llama 3 학습 중단 사례의 17%를 차지했다고 밝혀…심화되는 메모리 장벽</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">AI 대규모 언어 모델(LLM)이 계속해서 발전하면서 이러한 모델을 지속적으로 확장하고 성능을 향상시키기 위해 첨단 메모리 기술의 중요성이 더욱 커지고 있다. 하지만 이제 메모리가 AI 시스템의 성능을 제한하는 주요 병목 현상으로 떠오르고 있다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/dfd740ce3cbd248c54c1f4fbaa07539f.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">HBM은 현재 최신 AI 가속기에 사용되는 대표적인 DRAM 유형이다. 일반적인 AI 시스템에서 최대한의 연산 성능을 끌어내기 위해서는 많은 작업이 메모리에 의해 좌우되는데, 이는 연산 프로세서가 더 많은 데이터가 도착하기를 기다리는 상황이 발생하기 때문이다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">작업이 완료되면 시스템은 컴퓨트 바운드(compute-bound) 단계로 진입하며, 이 단계에서는 프로세서가 계속해서 작업을 수행할 수 있을 만큼 충분히 빠른 속도로 데이터가 공급된다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">HBM을 사용하면 메모리 대역폭의 한계치가 크게 높아지기 때문에, 메모리 집약적인 AI 워크로드는 메모리 한계에 도달하기 전까지 더 높은 성능을 발휘할 수 있다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/3f7d0e973bffab1968275a447a7a012d.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">Micron의 HBM 설계 아키텍처 펠로우인 Raghu Sreeramaneni은 Hot Chips 2026 발표에서 이러한 '메모리 장벽(Memory Well)'에 대해 설명했다. Micron에 따르면 연산 성능은 2년마다 3배씩 향상되고 있는 반면, 메모리 성능은 2년마다 2배에도 미치지 못하는 수준으로 발전하고 있다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">현재 메모리 아키텍처는 크게 3가지 유형으로 나뉜다.</p><ul><li style="text-align: justify;"><span style="font-weight: 400; background-color: transparent;">2.5D 연결형 메모리(Attached Memory)</span></li><li style="text-align: justify;">2.5D 첨단 메모리(Advanced Memory)</li><li style="text-align: justify;">프로세싱 인 메모리 DRAM(Processing-in-Memory DRAM)</li></ul>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/2c2af5668ad7b4b39075e1398a164246.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">Hot Chips 2026 발표에서 언급된 핵심 내용은 다음과 같다.</p>
<ul><li style="text-align: justify;">메모리는 LLM 성능 확장의 핵심 요소다. 더 많은 연산 능력과 더 큰 데이터셋, 더 많은 파라미터를 처리하기 위해서는 메모리 성능이 뒷받침되어야 한다.</li><li style="text-align: justify;">연산 성능은 2년마다 약 3배씩 향상되는 반면, HBM 대역폭은 2년마다 약 2배 수준으로 증가하고 있다. 이에 따라 메모리 장벽은 여전히 존재하며, 오히려 심화될 가능성이 있다.</li><li style="text-align: justify;">일반적인 4개의 12-Hi HBM 스택을 사용하는 GPU SiP에서는 전체 실리콘의 약 90%를 메모리 실리콘이 차지한다. 이는 GPU 실리콘 면적의 약 8배에 해당한다.</li><li style="text-align: justify;">HBM은 우표 크기의 패키지 안에 패키징, 공정, 설계 기술이 모두 집약된 가장 복잡한 메모리 솔루션이다.</li><li style="text-align: justify;">AI 워크로드는 대부분 메모리 바운드(memory-bound) 특성을 보인다. HBM 대역폭을 높이면 루프라인(Roofline)의 성능 한계가 상승해 프로세서의 최대 성능을 더 많이 활용할 수 있다.</li><li style="text-align: justify;">HBM 스택 높이는 4-Hi에서 현재 16-Hi까지 증가했으며, 향후 20-Hi까지 확장할 수 있는 경로도 존재한다. 다만 상당한 열 및 기계적 문제를 해결해야 한다.</li><li style="text-align: justify;">Meta의 Llama 3 학습 논문에서는 의도하지 않은 학습 중단의 17%가 HBM과 관련된 것으로 분석됐다.</li></ul><div style="text-align: justify;">이처럼 AI의 발전 속도가 빨라지면서 첨단 메모리 솔루션의 중요성이 더욱 커지고 있으며, HBM은 이 분야에서 핵심적인 역할을 담당하고 있다.</div><div style="text-align: justify;"><br></div><div style="text-align: justify;">다만 현재 HBM이 안고 있는 문제도 있다. DRAM의 집적도가 높아질수록 비트당 에너지 효율(pJ/bit)이 떨어지는 현상이 발생하기 때문이다.</div><div style="text-align: justify;"><br></div><div style="text-align: justify;">이를 해결하기 위해서는 업계가 기존 방식에서 벗어난 새로운 공정 및 패키징 기술로 전환해야 한다. 또한 첨단 D2D PHY를 통해 GPU의 일부 작업을 메모리 측으로 오프로딩하고, 특정 용도에 맞춘 커스텀 기능을 지원할 수 있는 기술도 필요하다.</div>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/e3224b352beacc85e59a2cca43960b52.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">현재 Micron은 자사의 가장 빠른 HBM 솔루션인 HBM4를 제공하고 있다. HBM4는 최대 2,800GB/s의 대역폭을 제공하며, I/O 수가 2배로 늘었고 HBM3E보다 채널 수도 2배 많아졌다. HBM은 세대가 거듭될수록 데이터 전송 속도, 의사 채널(Pseudo-Channel), 집적도, 스택 높이가 지속적으로 증가하고 있다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">HBM의 기본적인 구성 요소는 여전히 동일하지만, 세대가 바뀔 때마다 점진적인 변화가 적용되고 있다. HBM 아키텍처는 여러 개의 DRAM 다이를 적층한 구조로 구성되며, 각 DRAM 다이에는 여러 개의 독립적인 채널이 포함된다. 또한 각 채널은 2개의 의사 채널(Pseudo-Channel)로 나뉘며, 각각 공유 커맨드/어드레스(Command/Address) 버스와 독립적인 데이터 버스를 갖는다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/4c46ef9996bed1df6373b45e1eb4bfbf.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">그다음에는 베이스 다이(Base Die)가 있다. 베이스 다이는 호스트와 DRAM 사이에서 명령과 데이터를 주고받는 인터페이스 역할을 한다. 베이스 다이에는 호스트와 베이스 다이를 연결하는 마이크로범프 PHY(Microbump PHY)가 있으며, DRAM 스택과 베이스 다이를 연결하기 위한 3D TSV PHY도 탑재된다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">이 연결 구조는 HBM 큐브(HBM Cube)의 최상단부터 최하단까지 이어지는 일종의 척추(Spine) 역할을 한다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">이후 HBM 큐브는 고밀도의 짧은 점대점(Point-to-Point) 연결을 통해 인터포저와 연결된다. HBM4는 2,000개의 I/O를 제공한다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/4fdd7f34040fd7a0d11d3c151d0c1ba4.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">기존 DDR 기반 DRAM 솔루션과 비교했을 때 HBM의 장점으로 가장 먼저 꼽을 수 있는 것은 여러 개의 HBM 스택을 사용하는 GPU에서 훨씬 높은 시스템 대역폭을 구현할 수 있다는 점이다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">DDR 기반 솔루션은 더 높은 용량을 제공할 수 있지만, 그만큼 더 많은 공간을 차지한다. 반면 HBM은 GPU에 더 가까이 배치되며, DDR이 수십 GB/s 수준의 대역폭을 제공하는 것과 달리 수 TB/s에 달하는 대역폭을 제공할 수 있다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;">
<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/ae957d8be0ae6f968f963e172d5111ff.jpg" alt="퀘이사존" width="33%">
<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/42f037b8e6884831340ebbc6a65d9c20.jpg" alt="퀘이사존" width="33%">
<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/867679b4aa384447fa368a22a0216642.jpg" alt="퀘이사존" width="33%">
</p>
<p><br></p><p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: 18px; color: rgb(255, 214, 99);">HBM vs. 전통적인 DDR DRAM</span></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p><p style="text-align: center; ">

</p><div style="max-width: 850px; margin: 0 auto; background-color: #22252a; border-radius: 10px; border: 1px solid #333842; padding: 20px; color: #dce1e8; font-family: 'Pretendard', sans-serif;">
    
    <div style="border-bottom: 2px solid #ff9900; padding-bottom: 12px; margin-bottom: 16px;"><h3 style="font-size: 18px; font-weight: 700; color: #ffffff; margin: 0;">DDR5 vs HBM 주요 규격 및 성능 비교</h3>
    </div>

<div style="overflow-x: auto; border-radius: 8px; border: 1px solid #333842;">
        <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; text-align: left; font-size: 13px; min-width: 600px;">
            <thead>
                <tr style="background-color: #17191d; border-bottom: 2px solid #ff9900;">
                    <th style="padding: 12px 16px; color: #ff9900; font-weight: 700; width: 25%;">지표 (Metric)</th>
                    <th style="padding: 12px 16px; color: #ffffff; font-weight: 700; width: 25%;">DDR5</th>
                    <th style="padding: 12px 16px; color: #ffffff; font-weight: 700; width: 25%;">HBM (일반적 GPU 구성)</th>
                    <th style="padding: 12px 16px; color: #ffffff; font-weight: 700; width: 25%;">특징 및 우위 (Advantage)</th>
                </tr>
            </thead>
            <tbody>
                <tr style="border-bottom: 1px solid #2d323b; background-color: #22252a;">
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #8b95a5; font-weight: 600;">대역폭 (Bandwidth)</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #dce1e8;">~300 GB/s <span style="font-size: 11px; color: #8b95a5;">(up to 1 TB/s)</span></td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #58a6ff; font-weight: bold;">5.3 TB/s</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #00d2ff; font-weight: bold;">~15–17× higher (HBM 우세)</td>
                </tr>
                <tr style="border-bottom: 1px solid #2d323b; background-color: #262930;">
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #8b95a5; font-weight: 600;">용량 (Capacity)</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #58a6ff; font-weight: bold;">Higher <span style="font-size: 11px; color: #8b95a5;">(다수 DIMM 구성 가능)</span></td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #dce1e8;">~200 GB</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #ff7b72;">~5× lower (DDR5 우세)</td>
                </tr>
                <tr style="border-bottom: 1px solid #2d323b; background-color: #22252a;">
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #8b95a5; font-weight: 600;">다이당 뱅크 수 (Banks per die)</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #dce1e8;">32</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #58a6ff; font-weight: bold;">128 (HBM3E) → 256 (HBM4)</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #00d2ff;">Far higher parallelism (월등한 병렬 처리)</td>
                </tr>
                <tr style="border-bottom: 1px solid #2d323b; background-color: #262930;">
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #8b95a5; font-weight: 600;">다이당 대역폭 (Bandwidth per die)</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #dce1e8;">~8 GB/s</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #58a6ff; font-weight: bold;">256 GB/s <span style="font-size: 11px; color: #8b95a5;">(HBM3E)</span></td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #00d2ff; font-weight: bold;">~32× higher (HBM 우세)</td>
                </tr>
                <tr style="border-bottom: 1px solid #2d323b; background-color: #22252a;">
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #8b95a5; font-weight: 600;">동일 집적도당 실리콘 면적 (Silicon for same density)</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #dce1e8;">1×</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #dce1e8;">~3×</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #dce1e8;">More area for data paths & power (데이터 경로/전력 공간 확보)</td>
                </tr>
                <tr style="background-color: #262930;">
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #8b95a5; font-weight: 600;">전력 효율성 (Energy efficiency)</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #dce1e8;">Higher pJ/bit (높은 비트당 전력)</td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #58a6ff;">Lower pJ/bit <span style="font-size: 11px; color: #8b95a5;">(순차적 AI 접근 시)</span></td>
                    <td style="padding: 11px 16px; color: #ff9900; font-weight: bold;">HBM More Efficient (HBM이 더 효율적)</td>
                </tr>
            </tbody>
        </table>
    </div>
</div>

<p></p><p><br></p><p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">물론 HBM에도 단점이 있다. 그중 하나는 HBM의 규모가 커질수록 더욱 심각해지는 발열 문제다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/cf679b4846c657ec8412192ad84ec577.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">Micron은 이러한 문제를 해결하기 위해 열 관리 기술의 혁신이 필요하다고 강조한다. 문제는 단순히 전력 소비량이 높은 것이 아니라, 전력 밀도가 높아지는 것에 더 가깝다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">특히 베이스 다이(Base Die)가 가장 큰 영향을 받는다. 대부분의 고급 기능이 베이스 다이에 집중되어 있기 때문이다. 또한 HBM의 스택 높이가 높아질수록 다이의 동작량이 증가하면서 발열 문제도 더욱 심각해진다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">이를 해결하기 위한 방법으로는 액체 냉각(Liquid Cooling)과 하이브리드 본딩(Hybrid Bonding) 등이 있으며, Micron 역시 열 문제를 완화할 수 있는 차세대 '첨단 패키징(Advanced Packaging)' 기술을 개발하고 있다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/5fcecad48a3e8a8bcd1122201630c331.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">여기에는 Fusion Bonding(퓨전 본딩)을 활용해 한 자릿수 마이크론 수준의 초미세 피치를 구현하는 기술이 포함된다. 이를 통해 패키지 내부에서 훨씬 더 많은 데이터를 전송할 수 있다. 또한 적층된 DRAM 다이 사이의 유전체 층 수를 줄여 열 저항을 개선할 수 있다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">Micron은 이와 함께 메모리에 최적화된 SerDes 솔루션을 적용한 새로운 고속 I/O 설계도 연구하고 있다. 또한 HBM 스택을 16-Hi 이상으로 확장하는 방안도 연구 중이지만, Micron은 이를 실현하기 위해서는 아직 해결해야 할 과제가 많다고 밝혔다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;">
<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/0bd5b7963a4e84a6bf56c8a6fe2361ad.jpg" alt="퀘이사존" width="33%" style="width: 100%;">
<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/5a89d2e6911a538bc5a0ecdc5a0370e9.jpg" alt="퀘이사존" width="33%" style="width: 100%;">
<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/698a4ce5a6b9d5b4a77a59d543b0e2c2.jpg" alt="퀘이사존" width="33%" style="width: 100%;">
</p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">HBM은 오늘날 AI 시스템을 구동하는 필수적인 기반 기술로 자리 잡았다. HBM은 정교한 적층 구조와 극도의 병렬 처리, 첨단 패키징 기술을 통해 기존 DDR 메모리로는 구현하기 어려운 뛰어난 대역폭과 집적도, 전력 효율성을 제공한다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/2a0f0e8fbe7d10dce82d68b3952a0ea7.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">하지만 앞으로 나아갈 길이 결코 순탄한 것만은 아니다. 지속되는 메모리 장벽(Memory Wall)과 복잡하게 얽혀 있는 열 관리, 신뢰성, 칩과 패키지 간 상호작용, 그리고 점점 높아지는 스택 구조를 해결하기 위해서는 지속적이고 여러 분야에 걸친 혁신이 필요하다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/24/cca0fe0f29bccae7c53a219ff5a47bc2.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">AI 워크로드가 발전하고 연산과 메모리의 경계가 계속해서 모호해지는 가운데, 이러한 과제를 극복하고 용량과 성능을 확장하며 컴퓨팅의 미래를 새롭게 바꾸고 있는 놀라운 발전을 이어가기 위해서는 업계 전체의 전문성과 협력이 필수적이다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p style="text-align: center;"><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p>출처: <a href="https://wccftech.com/micron-says-ai-memory-wall-worsening-compute-outruns-hbm-bandwidth-by-3x-every-two-years/" target="_blank">WCCFTech</a></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><i style="color: rgb(255, 156, 0);">※ 해당 기사는 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 기사입니다.<br>퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.</i></p>
<p><br></p>

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