HBM이 뜨는 이유 – 고대역폭 메모리의 구조

더 빠른 연산, 더 많은 데이터를 위한 메모리의 진화

최근 인공지능, 자율주행, 고성능 그래픽 연산, 고속 네트워크 장비 등에서 가장 많이 언급되는 단어 중 하나는 ‘HBM(High Bandwidth Memory)’입니다.

CPU와 GPU는 빠르게 발전해 왔지만, 이들이 처리해야 할 데이터를 얼마나 빠르게 전달받을 수 있느냐는 항상 병목 요소로 작용해 왔습니다. 특히 AI 학습, 4K/8K 영상 처리, 대용량 데이터베이스 등에서는 기존 DRAM 방식의 속도나 대역폭만으로는 한계에 부딪히게 되었죠.

이러한 한계를 근본적으로 해결하기 위해 등장한 것이 바로 HBM, 고대역폭 메모리입니다. 이 기술은 단순히 ‘빠른 DRAM’이 아니라, 메모리 자체의 배치 구조, 인터페이스 방식, 통신 방식까지 새롭게 설계된 차세대 메모리 기술입니다.

이 글에서는 HBM이 기존 DRAM과 어떻게 다르며, 왜 이토록 중요한지, 그리고 실무에서 어떤 장점과 주의사항을 갖는지 상세하게 알아보겠습니다.

---

HBM의 구조 – 수평이 아닌 수직으로 쌓는다

기존 DRAM은 모듈을 수평으로 배열하고, CPU나 GPU와 외부 버스를 통해 연결되는 구조입니다. 이는 거리, 신호 간섭, 전력 손실 등의 문제가 있으며, 칩 간 통신 속도를 제한하는 병목 지점이었습니다.

HBM은 이를 극복하기 위해, TSV(Through Silicon Via) 기술을 기반으로 DRAM 다이를 수직으로 쌓는 3D 스택 구조를 채택했습니다. 즉, 하나의 HBM 패키지 안에 DRAM 칩이 여러 층으로 적층되어 있으며, 각 층은 수직으로 전기적 연결이 되어 있습니다.

또한 HBM은 패키지 자체를 GPU, CPU에 가까이(또는 바로 옆에) 배치하는 2.5D/3D 패키징 구조를 사용하며, 인터페이스도 폭이 넓은 Wide I/O 방식으로 구현됩니다. 이로 인해 메모리와 프로세서 간의 거리 단축 + 데이터 전송 경로 확대라는 두 마리 토끼를 모두 잡게 됩니다.

---

HBM vs DDR – 차이는 단순 속도만이 아니다

HBM과 기존 DDR 메모리의 가장 큰 차이는 데이터 처리 대역폭과 통신 방식입니다.

항목	DDR4	HBM2
데이터 버스 폭	64bit	1024bit
전송 속도	~25GB/s	최대 460GB/s 이상
소비 전력	상대적으로 높음	낮음 (대역폭 대비)
설치 위치	메인보드 슬롯	프로세서 옆 or 동일 패키지
병렬 채널 수	낮음	매우 높음
실장 방식	수평 배치	수직 스택 + 인터포저 사용

HBM은 한 번에 넓은 폭으로 데이터를 전송할 수 있기 때문에, 동일한 전송 속도에서도 훨씬 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 또한 인터포저를 통한 통합 패키징으로 인해 지연 시간도 낮고, 전력 효율도 우수합니다.

---

왜 HBM이 필요한가 – AI, HPC 시대의 필수 요소

기존 메모리 구조에서는 CPU나 GPU가 아무리 빨라도, 데이터를 가져오는 속도가 느리면 전체 시스템 속도는 의미가 없습니다. 이를 Memory Wall 문제라고 부르며, HBM은 이 벽을 뚫기 위한 기술입니다.

HBM은 특히 아래와 같은 분야에서 필수적입니다:

• AI 연산 (특히 대형 모델 학습)
  GPU가 연산을 아무리 빨리 해도, 메모리에서 데이터를 못 받으면 병목이 생깁니다. HBM은 대용량 벡터, 텐서를 빠르게 처리하는 데 최적입니다.
• 고성능 컴퓨팅(HPC)
  과학 시뮬레이션, 유전체 분석, 금융 모델링 등에서는 수십~수백 GB/s의 메모리 대역폭이 필요합니다.
• 고해상도 그래픽 처리 (4K/8K, VR/AR)
  그래픽 카드에서는 텍스처, 쉐이더 등 대용량 데이터를 고속으로 처리해야 하며, HBM은 이를 안정적으로 지원합니다.
• 고속 네트워크 장비 / 5G / 데이터센터
  네트워크 패킷 처리에서도 메모리 대역폭은 필수 성능 요소이며, HBM은 짧은 지연 시간으로 성능 향상에 기여합니다.

 

전력 효율도 뛰어나다 – 고속 + 저전력이라는 두 마리 토끼

HBM은 고성능 메모리이면서도 전력 효율이 매우 우수한 편입니다. 이유는 다음과 같습니다:

• 짧은 배선 거리 → 전기 손실 감소
• 낮은 동작 전압 (보통 1.2V 이하)
• Wide I/O 구조 → 낮은 주파수에서도 고대역폭 구현 가능
• 인터포저 기반의 통합 설계 → 신호 간섭, EMI 문제 감소

그래서 HBM은 모바일 기기보다는 고성능 연산 장비에 적합하며, 동일 전력 대비 높은 연산량을 요구하는 시스템에서 채택됩니다.

---

실무에서 HBM을 설계할 때 고려할 점

HBM은 기술적으로 매우 매력적인 메모리지만, 모든 프로젝트에 적합한 것은 아닙니다. 실무 설계 시 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다:

• 비용이 높다: 고속 인터포저, TSV 제조 공정, 칩 스택 등으로 인해 단가가 일반 DRAM보다 훨씬 높습니다.
• 패키징 설계 복잡도: 2.5D/3D 패키징 기술이 필요하며, 설계 난이도가 높습니다.
• 호환성 고려: 특정 CPU/GPU만 HBM을 지원합니다. 사용하려면 SoC 단에서부터 HBM 인터페이스 설계가 필요합니다.
• 발열 관리: 대역폭이 높은 만큼 전력 밀도도 높고, 고속 인터커넥트에서 발열이 집중될 수 있어 방열 설계가 중요합니다.

따라서 일반적인 PC, 노트북, 보급형 제품에는 HBM보다 LPDDR, DDR5 같은 메모리가 여전히 주력이며, HBM은 특수 목적의 고성능 제품에 한정적으로 채택되고 있습니다.

---

실제 HBM이 적용된 사례

• NVIDIA A100, H100 등 AI GPU
  수백 GB/s 대역폭을 제공하며, 대규모 딥러닝 학습에 최적화된 HBM2e 사용
• AMD Radeon Vega 시리즈 그래픽 카드
  고해상도 게임, 그래픽 연산용으로 HBM2 탑재
• Intel Sapphire Rapids, Xeon 시리즈 일부
  고성능 서버 프로세서에 HBM 통합 예정
• Samsung, SK hynix의 HBM3
  차세대 고성능 메모리로, AI용 반도체 및 네트워크 장비용으로 채택 확대 중

---

HBM은 단순히 빠른 메모리가 아니다, 새로운 시스템 구조다

HBM은 단순히 ‘속도 빠른 RAM’이 아닙니다. 시스템 구조 자체를 바꾸는 기술이며, CPU·GPU와 메모리 간의 관계를 재설계한 패러다임 전환입니다.

앞으로 인공지능, 고속 통신, 고성능 연산이 일반화됨에 따라, 메모리는 더 이상 보조 장치가 아니라 성능의 핵심 요소가 될 것입니다. HBM은 그 흐름의 중심에서, 기존의 병목을 해소하고 시스템을 한 단계 끌어올리는 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.

HBM을 이해하는 것은 단순히 한 가지 메모리 기술을 아는 것이 아니라, 미래 시스템의 동작 구조를 이해하는 것과 같습니다.