AI 추론 시대, 메모리 구조가 완전히 바뀐다... KV Cache(KV 캐시) 중요도 부각

💻 AI 추론 시대, 메모리 구조가 완전히 바뀐다... KV Cache(KV 캐시) 중요도 부각 AI 인프라의 가장 어려운 과제로 KV Cache 관리와 데이터 검색을 지목 추론(Inference) 시대에는 단순 GPU 성능보다 메모리 계층 구조가 핵심 경쟁력으로 부상 📌 KV Cache가 새로운 SSD 수요 창출 질문당 출력 토큰 수는 2024년 이후 연간 5배 이상 증가하며 3만~4만 토큰 수준까지 확대 대화 길이와 배치가 늘어날수록 KV Cache 사용량도 폭증 HBM 용량이 부족하면 Prefill 연산을 다시 수행해야 해 지연시간과 TCO가 증가 NVIDIA는 Dynamo를 통해 KV Cache를 CPU RAM·SSD로 오프로딩하는 구조를 도입 📌 SSD POD라는 신규 시장 등장 BlueField-4 기반 CMX 플랫폼은 랙당 약 9.6EB 수준의 KV Cache 관리 구조 구축 GPU HBM → CPU RAM → Local SSD → SSD POD → Shared Storage의 5단계 메모리 계층 형성 SSD POD는 AI 추론 시대 전용 스토리지 인프라로 부상 📌 Agentic AI는 CPU와 메모리 수요를 확대 AI 에이전트는 계획·툴 호출·의사결정·서브에이전트 평가를 수행 CPU 비율이 기존 1:4~1:8에서 1:1 수준으로 변화 전망 CPU는 오케스트레이션 역할이 확대되며 서버 DRAM 수요 증가 📌 Vera CPU가 보여주는 방향성 NVIDIA Vera CPU는 최대 1.5TB LPDDR5X 탑재 기존 Grace 대비 메모리 용량 3배 확대 SOCAMM2 공급 부족으로 2027년 LPDDR 수급 타이트 현상 지속 전망 📌 투자 포인트 AI 투자 축이 학습(Training)에서 추론(Inference)으로 이동 수혜는 GPU만이 아니라 SSD POD, 엔터프라이즈 SSD, CPU DRAM, LPDDR, DPU까지 확산 "HBM 다음은 KV Cache"가 새로운 메모리 투자 키워드가 될 가능성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi