HBM 과 HBF 메모리의 차이

 

AI 에 사용되는 HBM과 HBF 메모리의 차이

 

🚀 HBM vs. HBF: AI 시대 메모리 전쟁의 새로운 구도 (고대역폭 메모리와 플래시의 만남)
인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC)의 발전은 끊임없이 더 빠르고, 더 큰 메모리를 요구하고 있습니다. 
이러한 요구에 응답하여 등장한 것이 **HBM(High Bandwidth Memory)**이며, 최근에는 **HBF(High Bandwidth Flash)**라는 새로운 대안이 주목받고 있습니다. 
이 두 메모리 기술은 고대역폭이라는 공통점을 가지고 있지만, 근본적인 설계와 목적에서 큰 차이를 보이며, 미래 메모리 계층 구조에서 상호 보완적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

이글에서는 HBM과 HBF 메모리의 기능과 파이점등에 대하여 설명합니다.

1. HBM (High Bandwidth Memory): 속도의 제왕 
💨HBM은 현재 AI 가속기 시장의 핵심 메모리입니다. 

이름에서 알 수 있듯이, **'고대역폭'**에 초점을 맞춘 기술입니다.
● 기반 기술: HBM은 **DRAM(Dynamic Random-Access Memory)**을 기반으로 합니다. DRAM은 데이터에 매우 빠르게 접근할 수 있는 휘발성 메모리입니다.-
● 구조적 특징: 여러 개의 DRAM 칩을 수직으로 쌓아 올리고 (TSV, Through-Silicon Via 기술 사용), 프로세서와 매우 짧은 경로로 연결합니다.  이는 기존 메모리 대비 데이터 통로(버스)를 훨씬 넓게 만들어 한 번에 대량의 데이터를 병렬로 전송할 수 있게 합니다. (마치 좁은 1차선 국도 대신 넓은 다차선 고속도로를 뚫는 것과 같습니다.)
● 핵심 가치: **최고의 속도와 낮은 지연 시간(Low Latency)**을 제공하여, AI 학습(Training)이나 실시간 추론(Inference)처럼 데이터 접근 속도가 critical한 작업에 최적화되어 있습니다.
● 단점: DRAM 기반이기에 용량 증대에 한계가 있으며, 상대적으로 비용이 높습니다. 또한, 고속 동작으로 인해 발열 관리도 중요합니다.

2. HBF (High Bandwidth Flash): 용량과 효율의 해결사 
✨HBF는 HBM의 용량 한계와 높은 비용을 보완하기 위해 등장한 개념입니다.
● 기반 기술: HBF는 NAND 플래시 메모리를 기반으로 합니다. NAND 플래시는 전원이 꺼져도 데이터를 보존하는 비휘발성 메모리입니다.
● 구조적 특징: HBM과 유사하게 NAND 플래시 칩을 수직으로 높게 쌓아 올리고 TSV 등 고대역폭 패키징 기술을 적용하여 프로세서와 연결합니다. (BiCS 3D NAND 플래시와 CBA(CMOS directly bonded to Array) 방식 등을 활용)
● 핵심 가치: 플래시 메모리 기반이기에 HBM 대비 **월등히 높은 용량(8배 ~ 16배 이상)**을 저렴한 비용으로 제공할 수 있습니다. 또한, 데이터 처리량을 높이면서도 전력 효율성이 매우 높습니다 (HBM 대비 낮은 전력 소모).
● 성능 특징: 대역폭은 HBM과 동등하거나 약간 낮은 수준이지만 (약 80~90% 수준), NAND 플래시의 특성상 DRAM에 비해 데이터 접근 지연 시간이 다소 높습니다.
● 용도: 수조 개의 파라미터를 가진 거대 AI 모델 전체를 저장하거나, 분석해야 할 대용량 데이터셋을 프로세서 가까이에 두어야 하는 AI 추론 서비스, 또는 메모리 확장 분야에 이상적입니다.

3. HBM vs. HBF, 핵심 차이점 비교 (요약) 

구  분	HBM	HBF
기반	메모리DRAM (휘발성)	NAND Flash (비휘발성)
최대 강점	속도 (고대역폭 및 낮은 지연 시간)	용량 (대용량) 및 비용 효율성
주요 특징	매우 낮은 지연 시간	높은 발열높은 용량, 낮은 전력 소모
전송 속도	매우 높음 (최고 수준)	HBM과 동등하거나 약간 낮음 (약 80~90%)
용량	상대적으로 제한적 (패키지당 수십 GB)	매우 높음 (HBM 대비 8~16배 이상, TB 단위 가능)
주요 활용 분야	AI 학습(Training), 실시간 추론, HPC 계산	거대 AI 모델 저장, 대용량 데이터셋 처리, AI 추론

 

4. 미래 메모리 계층 구조에서의 역할 
HBM과 HBF는 서로를 대체하는 관계가 아닌, 상호 보완적인 역할을 수행하며 미래의 데이터센터 아키텍처를 형성할 것으로 전망됩니다.

● HBM의 역할 (Hot Data): 초고속 액세스가 필요한 '활성 데이터' 또는 '워킹 메모리' 영역을 담당합니다. CPU/GPU 캐시 바로 다음 계층에서 가장 빠른 연산을 지원합니다.
● HBF의 역할 (Warm Data): '중간층 메모리(Mid-Tier Memory)' 역할을 담당합니다. HBM에 담기에는 용량이 너무 크지만, 기존 스토리지에 두기에는 속도가 느린 **'거대 모델'**이나 **'전체 데이터셋'**을 프로세서 가까이에 두고 HBM의 용량 병목 현상을 완화합니다.
● 궁극적인 구조: 미래 AI 시스템은 **'CPU/GPU 캐시 -> HBM -> HBF -> CXL 연결 메모리 풀 -> 네트워크 스토리지'**와 같이 더 복잡하지만, 데이터 접근 속도와 비용 효율성을 극대화한 다계층 메모리 구조로 진화할 것입니다.

HBF의 등장은 메모리 업계의 성장을 이끌 새로운 동력이 될 것으로 보이며, AI 시대에 맞춰 DRAM과 NAND 플래시 진영 모두 고대역폭 기술을 통해 혁신을 지속할 것입니다.