HBM 다음은 HBF, AI가 바꾸는 차세대 메모리 판도

🔥 HBM 다음은 HBF, AI가 바꾸는 차세대 메모리 판도 https://www.youtube.com/watch?v=eYz45PIrq_4&t=10s 📌 AI와 메모리 패러다임의 변화 기존 CPU(직렬 처리) 중심에서 AI 발전으로 GPU(병렬 처리) 컴퓨팅으로 패러다임 전환 GPU의 병렬 연산 지원 위한 '메모리 대역폭'의 중요성 급부상 📌 HBM(고대역폭 메모리)의 한계 AI가 '학습' 단계를 넘어 '추론' 및 '개인화 AI' 단계로 진입 용량의 한계: HBM 용량을 초과하는 대규모 추론 모델 등장 휘발성: 장기 기억이 필요한 '개인화 AI'에 부적합 (D램 기반) 📌 HBF(고대역폭 플래시)의 대두 낸드 플래시(NAND) 기반의 차세대 AI 메모리 HBM의 '고대역폭' + 낸드의 '대용량·비휘발성' 특성 결합 HBM의 한계를 극복할 솔루션으로 주목 📌 HBF 상용화의 기술적 난제 수율 문제: 이미 수백 단으로 쌓인 3D 낸드에 HBM의 TSV 적층 공정 적용 어려움 컨트롤러: 낸드의 느린 속도를 보완하고 수천 개 채널을 동시 제어할 초고성능 로직 다이 설계 필요 📌 주요 기업 개발 전략 SK하이닉스: VFO(수직 팬아웃) 신규 패키징 기술 도입, 샌디스크와 협력 삼성전자: 파운드리 핀펫(FinFET) 공정 기술 활용, 로직 다이 성능 극대화