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3D HBM-on-GPU 디자인, AI 워크로드의 한계를 넘을 수 있을까?

Imec에서 발표한 3D HBM-on-GPU 디자인은 고성능 AI 워크로드를 위한 컴퓨팅 밀도를 획기적으로 높일 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 4개의 HBM 스택을 GPU 위에 직접 배치하는 혁신적인 구조는 메모리 대역폭과 컴퓨팅 성능을 향상시킵니다. 하지만 동시에 해결해야 할 심각한 열 관리 문제를 야기합니다. 2025 IEEE IEDM에서 공개된 이 기술은 미래 AI 하드웨어 개발에 중요한 시사점을 던져주고 있습니다.

3D HBM의 가능성과 과제

3D HBM-on-GPU 디자인은 2.5D 통합 방식에 비해 GPU당 더 많은 메모리와 높은 메모리 대역폭을 제공합니다. 이는 AI 학습과 같은 고성능 컴퓨팅 작업에서 상당한 이점을 가져다줍니다. 하지만, 시뮬레이션 결과 열 관리가 매우 어렵다는 점이 드러났습니다. 냉각 솔루션 없이 GPU 온도가 140°C를 넘어서는 것은 심각한 문제이며, 안정적인 작동을 위해서는 반드시 해결해야 할 과제입니다.

열 문제 해결을 위한 노력

Imec은 다양한 기술적, 시스템적 접근 방식을 통해 열 문제를 해결하고자 했습니다. HBM 스택을 병합하거나, GPU 클럭 속도를 줄이는 방법 등이 시도되었습니다. GPU 클럭 속도를 50% 줄이는 것은 온도를 낮추는 데 효과적이었지만, AI 학습 속도를 28%나 늦추는 부작용이 있었습니다. 결국 성능 저하 없이 효율적인 열 관리가 가능한 솔루션 개발이 핵심 과제임을 알 수 있습니다.

미래 AI 하드웨어의 방향성

Imec은 이러한 한계에도 불구하고 3D 구조가 2.5D 디자인보다 높은 컴퓨팅 밀도와 성능을 제공할 수 있다고 주장합니다. 그들은 이 접근 방식을 통해 고밀도 데이터 센터에서 열에 강한 AI 하드웨어를 지원할 수 있다고 믿습니다. Imec의 XTCO 프로그램은 기술 로드맵과 시스템 확장 문제를 연결하여 반도체 생태계 전반의 협력적 문제 해결을 가능하게 합니다. 이러한 노력은 앞으로 AI 하드웨어 발전의 중요한 이정표가 될 것입니다.