HBM vs GDDR vs DDR 차이, 뭐가 다를까? AI에서는 HBM을 많이 사용 하는 이유

HBM (High Bandwidth Memory), GDDR (Graphics Double Data Rate), 그리고 DDR (Double Data Rate) 메모리는 모두 서로 다른 특성을 지닌 메모리 유형으로, 각각의 용도에 따라 최적화되어 있습니다. 이들 간의 차이점과 AI 연산에서 HBM이 많이 사용되는 이유를 아래에서 설명하겠습니다.

HBM, GDDR, DDR의 차이점

1. HBM (High Bandwidth Memory)

• 용도: 주로 고성능 연산 작업(AI, 딥러닝, 슈퍼컴퓨터, 고성능 GPU 등)에서 사용됩니다.
• 특징:
  • 높은 대역폭: HBM은 메모리 스택을 쌓아 올리는 3D 구조로 설계되어 있으며, 매우 높은 대역폭(최대 수백 GB/s 이상)을 제공합니다.
  • 낮은 전력 소모: 높은 대역폭을 제공하면서도 상대적으로 낮은 전력 소모를 유지할 수 있습니다. 이는 여러 병렬 작업을 동시에 처리하는 환경에서 효율적입니다.
  • 짧은 인터페이스 거리: HBM은 GPU나 AI 가속기에 바로 근접하게 쌓아 올려지기 때문에 메모리 간 전송 지연이 매우 짧고 효율적입니다.
  • 비용: HBM은 구조가 복잡하고 생산 비용이 높습니다. 따라서 주로 고성능 GPU나 AI 가속기와 같은 특수한 하이엔드 장비에서만 사용됩니다.

2. GDDR (Graphics Double Data Rate)

• 용도: GPU 메모리로 주로 사용됩니다. 게임용 그래픽 카드, 고성능 그래픽 작업에서 많이 사용됩니다.
• 특징:
  • 높은 대역폭: GDDR 메모리는 고해상도 그래픽 처리에 최적화된 높은 대역폭을 제공하지만, HBM보다는 낮은 수준입니다. 예를 들어, 최신 GDDR6 메모리는 최대 768 GB/s의 대역폭을 제공합니다.
  • 병렬 처리에 적합: 그래픽 처리와 같이 많은 양의 데이터를 병렬로 처리해야 할 때 성능을 극대화합니다.
  • 전력 효율성: 전력 효율이 비교적 높지만, HBM에 비해서는 더 많은 전력을 소모합니다. 대역폭 대비 전력 효율성은 HBM보다 낮습니다.
  • 비용: GDDR은 HBM보다 생산 비용이 낮고, 범용 GPU에 적합하게 설계되어 있어 가격 대비 성능이 우수합니다.

3. DDR (Double Data Rate)

• 용도: **시스템 메모리(RAM)**로 사용됩니다. 일반적인 PC, 서버, 모바일 장치 등에서 광범위하게 사용됩니다.
• 특징:
  • 낮은 대역폭: DDR은 메모리 대역폭이 비교적 낮습니다. 예를 들어, DDR4 메모리는 최대 25.6 GB/s의 대역폭을 제공하며, DDR5는 최대 51.2 GB/s를 제공합니다.
  • 낮은 레이턴시: DDR은 CPU가 주로 사용하는 메모리로, 빠른 데이터 접근이 필요한 작업에 적합합니다.
  • 다양한 채널 구성: 듀얼 채널, 쿼드 채널 등 여러 채널 구성을 통해 데이터 접근 속도를 높일 수 있습니다.
  • 전력 소모: 전력 효율성이 높으며, 데스크탑, 서버, 모바일 장치 등에서 널리 사용됩니다.

왜 AI 연산에서 HBM을 더 많이 찾는가?

AI 연산, 특히 딥러닝과 같은 병렬 연산에서는 매우 높은 대역폭과 낮은 전력 소모가 중요합니다. HBM은 이러한 요구사항을 충족시키기 때문에 AI 가속기나 고성능 연산 작업에서 많이 사용됩니다.

1. 매우 높은 대역폭:
   • AI 모델은 대량의 데이터를 빠르게 처리해야 합니다. 예를 들어, 딥러닝 모델은 수천만 개의 매개변수를 동시에 학습하고, 각 단계에서 수십 기가바이트의 데이터를 메모리와 연산 장치 사이에서 전송해야 합니다. HBM은 이러한 데이터 전송 요구를 충족할 수 있는 초고속 대역폭을 제공합니다.
   • HBM의 대역폭은 수백 GB/s에 이르러, 복잡한 연산 작업에서도 메모리 병목현상을 최소화합니다.
2. 낮은 전력 소모:
   • AI 연산은 매우 오랜 시간 동안 많은 에너지를 소비합니다. HBM은 상대적으로 낮은 전력 소모로 높은 성능을 제공하기 때문에, 긴 시간 동안 효율적으로 연산을 수행할 수 있습니다. 이는 AI 서버, 데이터센터와 같은 환경에서 중요한 이점입니다.
3. 짧은 인터페이스 거리:
   • HBM은 GPU나 AI 가속기에 매우 근접하게 배치된 3D 스택 메모리입니다. 따라서 데이터 전송 경로가 짧아 전송 속도와 효율이 극대화되며, 특히 AI 연산에서 자주 발생하는 메모리 액세스 지연을 줄이는 데 효과적입니다.
4. 병렬 처리 지원:
   • AI 연산은 병렬 처리에 매우 의존적입니다. HBM은 병렬 연산 환경에서 각 코어에 대량의 데이터를 공급할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이는 AI 가속기가 많은 코어를 병렬로 작업할 때 필요한 데이터를 지연 없이 공급할 수 있게 해 줍니다.

결론

• HBM은 높은 대역폭과 낮은 전력 소모를 제공하기 때문에 AI 연산, 딥러닝, 고성능 컴퓨팅과 같은 병렬 처리 작업에 최적화되어 있습니다.
• GDDR은 주로 그래픽 작업을 위한 메모리로 높은 대역폭을 제공하지만, 게임이나 그래픽 처리와 같은 GPU 중심의 작업에 더 적합합니다.
• DDR은 주로 CPU가 사용하는 일반적인 시스템 메모리로, 레이턴시가 낮고 다양한 시스템 환경에서 효율적으로 동작합니다.

AI 연산은 매우 많은 데이터를 빠르게 처리해야 하므로, HBM의 특성인 높은 대역폭과 낮은 전력 소모가 매우 중요합니다. 이는 AI 연구와 실시간 학습에서 효율적인 성능을 발휘하도록 지원합니다. GDDR과 DDR은 각각 그래픽 작업과 시스템 작업에 더 적합한 메모리이지만, AI 연산에서는 HBM의 대역폭과 전력 효율성이 주요 이유로 선택됩니다.