인메모리 컴퓨팅 아키텍처, HBM4 이후 AI 한계 돌파 솔루션으로 부상
원문: In-Memory Computing Architecture Emerges as Post-HBM Solution for AI Workloads
AI 심층 분석 리포트 — Truth of Market
기사 핵심 요약
- 1. 연구 기관과 반도체 스타트업들이 HBM4의 대역폭 한계(2TB/s)를 넘어서기 위한 PIM(처리-인-메모리)·CNM(메모리 근접 연산) 아키텍처 개발에 속도를 내고 있습니다.
- 2. PIM 방식은 DRAM 셀 내부에 연산 유닛을 내장하여 데이터를 프로세서로 이동시키는 기존 방식 대신 메모리 내에서 직접 연산을 수행함으로써, 데이터 이동에 소요되는 전력과 레이턴시를 80% 이상 절감합니다.
- 3. SK하이닉스(AiMX), 삼성전자(HBM-PIM), UPMEM, Axelera AI 등이 PIM 기반 메모리 제품을 출시 또는 개발 중이며, 특히 LLM(대형언어모델) 추론(Inference) 워크로드에서 기존 HBM+GPU 조합 대비 3~5배 에너지 효율 향상이 시연됐습니다.
투자자 관점 시사점
- PIM·CNM 아키텍처가 상용화될 경우 현재 HBM 중심의 AI 가속기 생태계가 '메모리 내 연산' 중심으로 재편되며, DRAM 기업(삼성·SK하이닉스·마이크론)이 GPU 기업과 동등한 AI 인프라 핵심 기업으로 부상합니다.
- AI 추론 칩의 에너지 효율이 PIM으로 획기적 개선될 경우 데이터센터 전력 소비 문제가 완화되고, AI 서비스의 한계 비용이 낮아져 더 많은 소비자용 AI 응용 서비스가 경제적으로 가능해집니다.
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