인공지능시대에는 방대한 양의 데이터를 빠르고 간단하게 처리해야 하는데 여기에 적합한 것이 GPU입니다. 데이터를 빠르게 처리하려면 D램 모듈이 CPU나 GPU에 가까울수록 좋은데, 모듈을 가까운 곳에 놓긴 쉽지 않습니다. 이때 중간에 다리 역할을 할 니어 메모리가 필요한데 이것이 GDDR에서 HBM으로 바뀌고 있습니다. HBM에 대해서 더 자세히 알아보고, 관련된 밸류체인을 살펴보겠습니다.
(2023년 5월 13일 방송)
1. AI 시대 - GPU
AI 시대에는 딥러닝을 통해 자연어를 생성하는 기술로 컴퓨터가 인간의 일상 언어를 이해하고 답변한다.
CPU는 제갈공명, GPU는 다수의 책사로 비유할 수 있다. CPU는 뛰어난 엘리트가 데이터를 순차적으로 처리하는데, GPU는 덜 똑똑한 많은 일꾼들이 상대적으로 단순한 정보를 동시에 빠르게 연산한다.
인공지능 시대에는 GPU가 중요하다.
CPU는 직렬 연산
GPU는 병렬 연산
인공지능은 한 번에 여러가지 연산을 동시에 하는 것이 중요하다. 수천명의 일꾼이 동시에 일하는 것이 낫다. 방대한 양의 데이터를 빠르고 간단하게 처리해야 하기 때문이다.
2. GDDR
데이터를 빠르게 처리하려면 D램 모듈이 CPU나 GPU에 가까울수록 좋긴 한데, 가까운 곳에 놓기가 쉽지 않다. 그래서 중간에 다리 역할을 하는 니어 메모리가 필요하다. 이 니어 메모리가 GDDR이다. GDDR이란 CPU 주변에 탑재된 그래픽용 D램이다.
3. HBM (High Band with Memory)
고대역 메모리 - 차선을 넓인 반도체
GDDR은 이동통로가 384개인데, HBM은 4096개이다. HBM은 기존 D램보다 가격이 2~3배, 전력소비는 50% 줄일 수 있고, 전송속도는 4배나 빠르다.
TSV는 D램이 미세한 구멍을 뚫어 상단과 하단을 수직으로 관통하는 전극을 연결하여 메모리 반도체를 쌓아 올려서 대용량을 구현하는것으로 HBM 제조의 핈 패키징 기술이다.
4. HBM 밸류체인
1) 피에스케이홀딩스
식각 공정 이후 발생한 찌꺼기인 Descum을 제거하는 장비를 제조한다. 숄더볼(범프)를 부착하기 위해 표면을 다듬는 리플로우 장비도 제조한다.
2) 한미반도체 - TC 본더
TSV 공정기술을 이용한 열압착장비를 개발
3) 이오테크닉스 - UV PCB 드릴러
패키지 기판에 구멍을 뚫는 장비인 드릴러를 생산한다.
4) 인텍플러스 - FC-BGA 볼(범프) 검사장비
범프 검사장비 기업인데 범프가 소형화되고 검사 수요가 확대되면서 기업의 가치가 높아지고 있다.
5) 파크시스템스 - 원자현미경
5. 염블리와 함께 링크
(2023년 5월 13일 방송)
https://youtu.be/_8stl90RB_s?si=d2-7JbpqBWuO6EqS
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