[영상] 인포그래픽으로 보는 HBM4

삼성전자는 최근 업계 최초로 HBM4를 양산 출하하며 본격적인 HBM4 시장 선점에 나섰다. 삼성전자 HBM4의 핵심적인 성능과 아키텍처 혁신, 그리고 기술적 의미를 영상을 통해 살펴보자.

차세대 AI를 위한 대역폭의 재정의

HBM4는 HBM3E에서 적용된 1,024개의 데이터 전송 I/O(Input/Output) 핀보다 두 배로 증가한 2,048개의 I/O 핀(pin) 인터페이스를 적용한다. 삼성전자 HBM4의 동작 속도는 11.7 Gbps를 안정적으로 확보했고 최대로는 13 Gbps에 달하는데, 이를 바탕으로 단일 스택당 최대 3.3 TB/s의 메모리 대역폭을 구현했다. 이는 HBM3E 대비 약 2.7배 향상된 수준으로, 4 GB 용량의 영화 파일 750편을 1초 만에 전송할 수 있는 전송 속도다. 이러한 성능은 대규모 AI 모델의 학습과 추론 과정에서 요구되는 방대한 데이터 처리 수요에 효과적으로 대응하도록 설계됐다.

메모리와 파운드리 기술의 유기적 결합으로 구현한 시너지

HBM4는 코어 다이에 삼성전자의 1c D램(10나노급 6세대)을, 베이스 다이에는 4나노 로직 공정을 적용해 메모리와 파운드리의 기술 역량을 결합했다. 이는 업계를 선도하는 IDM(Integrated Device Manufacturer, 종합 반도체 기업)으로서 삼성전자만의 차별화된 경쟁력이 만들어낸 결과로, 메모리와 로직 간 인터페이스를 더욱 정교하게 구현해냈다.

더 높은 적층과 용량 확장을 향한 로드맵

삼성전자 HBM4 라인업은 12단 적층 구조를 기반으로 24GB부터 36GB까지의 용량으로 구성되며, 향후 16단 적층 기술을 적용해 메모리 용량 증가 요구에도 대응할 계획이다. 이 같은 고용량 HBM 제품의 구현은 TSV(Through Silicon Via, 실리콘 관통 전극) 를 활용한 삼성전자의 첨단 패키징 기술을 통해 가능하다.

전력 효율과 발열 관리의 새로운 기준

HBM4의 아키텍처는 이전 세대 대비 전력 소모를 약 40% 줄여 AI 인프라의 에너지 부담을 크게 낮췄다. 열 저항 특성도 약 10% 개선되었으며, 방열 성능은 약 30% 강화되었다. 이를 통해 열 부하가 높은 AI 데이터센터 환경에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있다.

이와 같이 영상을 통해 삼성전자 HBM4의 특징과 AI 인프라에서 HBM4의 역할을 간략히 살펴보았다. 보다 자세한 내용은 아래 영상을 통해 알아보자.