데이터 집약적 컴퓨팅을 위한 고대역폭 메모리가 발전하고 있습니다.

고대역폭 메모리(HBM)는 2세대 HBM2 Flarebolt 가 2016년 1월 업계 표준으로 승인된 이래 점차 늘어나는 데이터 집약적 컴퓨팅 시장에서 사용자들의 사랑을 받고 있다. 삼성전자는 같은 달 HBM2 Flarbolt DRAM 의 생산을 시작했으며, 이 획기적인 메모리 기술의 광범위한 적용에 대한 기대가 크다. HBM2 Flarebolt는 최대 8개의 수직으로 쌓인 8GB DRAM 칩으로 구성되어 내부적으로 최대 40,000개의 초소형 ‘실리콘 관통 전극’(TSV) 데이터 경로로 연결된 메모리 큐브로 출시된다. 1,024비트의 인터페이스는 각 층별 DRAM 이 초당 최대 256GB의 데이터를 전송할 수 있는 메모리 대역폭을 가능하게 한다. 컴팩트하고 에너지 효율적인 서킷 보드 구조로 인해 기존 메모리 모듈에 비해 공간을 훨씬 덜 차지하므로 공간 제한적인 디자인에 이상적이다. 얼리 어답터 고용량 데이터를 필요로 하는 고성능 컴퓨팅 애플리케이션의 성능 촉진을 위해 가장 먼저 적용되었다. NVIDIA는 뛰어난 성능을 필요로 하는 데이터 센터에 적용할 수 있도록 Tesla P100에 HBM2 Flarebolt를 채용했다. AMD는 HBM2 Flarebolt를 Radeon Instinct 가속기의 데이터 센터와 하이엔드 그래픽 카드에 사용했다. HBM을 사용한 클라이언트 기반의 솔루션 발표가 11월에 있었다. Intel은 HBM2 Flarebolt를 활용해 전력 효율이 좋은 고성능 모바일 그래픽 솔루션을 지원했다. 새로운 Intel 칩셋을 통해 더 얇고 더 가벼운 노트북을 더 쉽게 만들 수 있을 것이다. HBM2 Flarebolt 기술은 네트워킹 애플리케이션에도 도입되고 있다. Rambus와 Northwest Logic을 예로 들면 이들은 최근 힘을 합쳐 HBM2 Flarebolt가 호환되는 메모리 컨트롤러와 물리적 계층(PHY) 기술을 고성능 네트워킹 칩에 사용하도록 출시했다. Mobiveil, eSilicon and Open-Silicon, Wave Computing 같은 기업에서도 HMB2 Flarebolt 스토리지를 다양한 네트워킹 기능과 결합하여 제품을 개발하고 있다. HBM에 관심을 키우는 AI 마지막으로, 인공지능(AI)은 HBM2 Flarebolt의 가장 유망한 신흥 시장으로 떠오르고 있다. AI 소프트웨어가 방대한 데이터에서 얻은 복잡한 패턴을 식별하는 방법을 학습하는 데 원래는 그래픽 프로세싱을 위해 개발된 GPU가 매우 큰 효과를 보이는 것으로 드러났다. IDC는 글로벌 AI 수익이 2016년 약 80억 달러에서 2020년에는 470억 달러 이상으로 증가할 것으로 예측한다. AI 기술이 의료와 홈 자동화 및 음성, 이미지, 텍스트 인식 분야로 침투하면서 AI 애플리케이션에서 더 뛰어난 성능을 얻어내려는 사용자의 고대역폭 메모리에 대한 수요는 증가할 수밖에 없다. 게시자: TIEN SHIAH Tien Shiah는 삼성 반도체의 고대역폭 메모리 제품 마케팅 매니저이다. 그는 회사의 제품 자문이자 시장 전문가 역할을 맡고 있고 미 대륙에 HBM을 전파하는 전도사 역할을 하는 한편, HBM이 엔터프라이즈와 클라이언트 시장에 가져올 수 있는 놀라운 이점을 명확히 이해시키는 데 주력하고 있다.