HBM과 HBM4 예비스펙

안녕하세요, 이번 포스트는 AI 시대의 필수 메모리 반도체 HBM에 대해 이야기해보고,

최근 발표된 HBM 4의 표준 사양과 그 중요성에 대해 함께 살펴보겠습니다.

SK Hynix HBM3E, https://product.skhynix.com/products/dram/hbm/hbm3e.go?appTypCd=APX01&treeNo=1116

 

HBM이란 무엇인가?

 

먼저 HBM, 즉 High Bandwidth Memory는 “넓은 대역폭을 가진 메모리”를 뜻하는데요. 메모리 반도체의 성능은 크게 용량과 속도에 의해 결정됩니다. 용량은 데이터를 얼마나 많이 저장할 수 있는지를 나타내고, 속도는 데이터를 얼마나 빠르게 처리할 수 있는지를 의미합니다.

 

메모리 용량과 대역폭 비유

 

HBM의 성능을 쉽게 이해하려면 창고와 도로에 비유할 수 있습니다. 메모리 용량은 창고의 크기와 같아서, 창고가 크면 많은 곡식을 저장할 수 있듯이 메모리 용량이 크면 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다. 반면, 대역폭은 창고와 연결된 도로에 해당합니다. 도로가 넓을수록 더 많은 곡식을 빠르게 운반할 수 있듯이, HBM은 넓은 대역폭을 통해 많은 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다.

 

HBM은 이런 넓은 대역폭 덕분에 AI 연산에서 필수적인 메모리 반도체로 자리 잡게 되었습니다. AI는 방대한 데이터를 빠르게 처리해야 하는데, HBM이 없으면 그 속도가 크게 느려질 수 있기 때문입니다.

 

HBM의 구조 및 기술적 특징

 

HBM은 여러 개의 DRAM(디램) 칩을 3D 스택 구조로 쌓아 올린 형태입니다. 쉽게 말해, 여러 층의 디램이 마치 고층 빌딩처럼 쌓여 있는 구조입니다. 이로 인해 좁은 공간에서도 성능을 극대화할 수 있습니다.

 

TSV 기술의 역할

 

이 디램 층들은 **TSV(Through-Silicon Via)**라는 첨단 패키징 기술로 연결됩니다. TSV는 각 층에 미세한 구멍을 뚫고, 이 구멍에 전도성 물질을 채워 데이터 전송을 빠르게 합니다. 이를 통해 층간 데이터 전송 속도가 빨라지고, 넓은 대역폭이 확보됩니다. AI 시대에 최적화된 이 구조 덕분에 HBM은 GPU와 같은 고성능 프로세서와 함께 사용되며 뛰어난 효율성을 자랑합니다.

 

HBM의 역할

 

HBM 메모리는 GPU와 긴밀히 연결되어 데이터가 빠르게 오갈 수 있도록 합니다. AI 시스템에서는 GPU가 연산을 빠르게 수행하지만, HBM으로 데이터를 저장하고 불러오는 속도가 느리면 전체 성능이 떨어질 수 있습니다. 그래서 HBM은 AI 연산에서 중요한 역할을 합니다.

 

HBM 4의 등장과 변화

 

최근 국제 반도체 표준 협의 기구는 HBM 4의 예비 사양을 발표했는데요. HBM 4는 AI, 자율주행, 고성능 컴퓨팅 분야에서 더 강력한 성능을 요구하는 기술 발전에 맞춰 설계되었습니다.

 

더 넓어진 인터페이스 폭

 

HBM 4의 핵심 변화 중 하나는 인터페이스 폭이 두 배로 커진 점입니다. HBM 3까지는 인터페이스 폭이 1024비트였지만, HBM 4는 2048비트로 확장됩니다. 이로 인해 데이터 전송 속도가 대폭 개선되고, 더 많은 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다.

 

HBM 4를 쉽게 이해하기 위해서는 ‘고속도로 확장’ 개념을 떠올리면 됩니다. 기존에 차선이 4개였던 도로가 8개로 늘어났다고 생각하면 됩니다. 데이터가 이동할 수 있는 경로가 늘어나면서 데이터 처리 속도도 비약적으로 빨라지게 되는 것입니다.

 

HBM 4의 적층 구조와 용량 확장

 

HBM 4는 기존 HBM 3에서 12단 적층이었던 구조를 16단 적층으로 늘렸습니다. 층수가 많아짐에 따라 단위 면적당 메모리 용량이 더 커지고, 속도도 더욱 빨라집니다. 게다가 층당 용량 밀도도 향상되면서, 이전 최대 용량이 24GB에서 32GB로 확장됩니다.

 

HBM 4의 이러한 발전은 AI 기술이 요구하는 방대한 데이터 처리를 더욱 효율적으로 지원할 수 있도록 해줍니다.

 

베이스 다이와 커스터마이즈드 메모리 칩

 

이번 HBM 4 발표에서 흥미로운 점은 **베이스 다이(Base Die)**에 대한 언급입니다. HBM 4는 단순한 데이터 저장을 넘어, 일부 연산을 수행하는 역할까지 맡게 되면서 차세대 메모리 칩으로 진화하고 있습니다. 메모리가 단순히 데이터를 저장하는 공간에서 벗어나 연산까지 처리하는 기능을 가질 수 있다는 것입니다.

 

표준화를 넘어선 맞춤형 칩

 

또한 HBM 4는 표준화된 메모리에서 벗어나 맞춤형(Customized) 메모리 칩으로 발전하고 있습니다. 고객의 요구에 맞춘 스펙에 최적화된 설계가 필요하며, 앞으로는 고객 맞춤형 HBM이 더 늘어날 것으로 보입니다. 이는 메모리 반도체 시장이 점점 더 다양해지고 있음을 보여줍니다.

 

HBM 4 생산의 도전과 메모리 시장의 경쟁 구도

 

HBM 4 개발과 생산을 둘러싸고 SK하이닉스, 삼성전자, 그리고 TSMC 간의 경쟁이 심화되고 있습니다. SK하이닉스는 TSMC와 협력하여 HBM 4 베이스 다이를 5나노와 12나노 제작 노드로 개발 중입니다. 비용 효율성을 고려해 12나노를 선택했으며, 성능에 최적화된 HBM 4는 5나노 기술을 사용할 예정입니다.

 

삼성전자는 자체 파운드리에서 HBM 4 베이스 다이를 생산할 수 있는 강력한 이점을 보유하고 있습니다. 삼성은 엔비디아에 HBM 3E 12단 제품을 납품하기 위해 성능 테스트를 진행 중이며, 하반기부터 양산이 기대되고 있습니다.

 

이와 대조적으로 SK하이닉스는 TSMC와 협력해 HBM 4의 양산 시점을 당초 계획보다 1년 앞당겨 2025년으로 설정했습니다. 이로 인해 HBM 4 시장의 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보입니다.

 

HBM4 예비스펙 요약

항목	HBM3E	HBM4
인터페이스폭
핀 개수
적층 층수
최대 용량
층당 용량 밀도
데이터 처리 속도
베이스 다이 기술
패키징 방식
제작 노드

 

 

미래 전망: HBM의 계속된 진화

 

HBM 시장은 AI 기술 발전에 따라 빠르게 변화하고 있으며, HBM 4는 메모리 반도체의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. AI의 발전 속도에 맞춰 HBM 개발 주기도 점점 빨라지고 있는데요. 이전에는 2년 주기로 신제품이 나왔다면, 이제는 1년 혹은 더 짧은 주기로 새 제품이 출시될 가능성도 있습니다.

 

HBM의 고도화된 기술은 메모리 업체들의 위상을 높이고 있으며, 메모리 반도체가 프로세서의 일부 역할까지 수행하게 됨에 따라 메모리 시장의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.

 

오늘은 HBM의 개념과 HBM 4의 중요성에 대해 함께 살펴보았습니다. 앞으로도 빠르게 변화하는 메모리 반도체 시장을 주목해 보시길 바랍니다. HBM 4가 AI 시대에 어떤 혁신을 가져올지 기대되며, 이에 따른 기술적 도전과 산업 경쟁 구도도 흥미롭게 지켜볼 부분입니다.