SK하이닉스, HBM4 16단으로 AI추론 능력 2.4배 높인다 작성일 01-25 56 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">HBM3E 대비 대역폭과 용량 동시 확대..AI 추론 효율 개선</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="HXlFtaMVYl"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="831f6ecf2de3e09873fa5524cd8c4db9bd8e7addbef1542f8decbacf72d9ef78" dmcf-pid="XM2iJ5SrGh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="SK하이닉스의 HBM4 16단 제품 /사진제공=SK하이닉스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/25/moneytoday/20260125100527393bqwc.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="GtkTvxKpYS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/25/moneytoday/20260125100527393bqwc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> SK하이닉스의 HBM4 16단 제품 /사진제공=SK하이닉스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c80b755a0a190334ff81d7af58f2d3cad4eed0e8d08984258196ef9275f56426" dmcf-pid="ZRVni1vmHC" dmcf-ptype="general">SK하이닉스가 차세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM4 16단을 활용하면 이전(HBM3E 8단)과 비교해 AI(인공지능) 추론 성능을 최대 2배 이상 높일 수 있다는 분석을 내놨다. 대역폭과 용량을 늘리면서 AI 서비스의 속도와 비용 구조를 동시에 바꿀 수 있을 것으로 기대된다. </p> <p contents-hash="7880d954466585e6e64c6b3b7c14a08cb06eacf739f21dc06fffa984acb287dc" dmcf-pid="5efLntTsYI" dmcf-ptype="general">25일 SK하이닉스가 공개한 기술 분석에 따르면 HBM4 16단은 HBM3E 8단 대비 AI 추론 시스템의 전체 처리량(System Throughput)을 최대 2.4배까지 높일 수 있다. HBM4 12단 제품이 1.8배의 성능 향상을 보인 것과 비교하면 HBM4 16단은 12단 제품보다 33%의 성능 개선이 이뤄진 셈이다.</p> <p contents-hash="19a6776f31e2862afd92ad973d74e3f17a0824f8f5c88feedb31dbfa1e7b6125" dmcf-pid="1d4oLFyOHO" dmcf-ptype="general">SK하이닉스는 이달 초 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 IT·가전 박람회 'CES 2026'에서 'HBM4 16단 48GB(기가바이트)'를 최초로 선보였다. HBM4 12단 36GB의 후속 모델로 고객 일정에 맞춰 개발을 진행 중이다. HBM4 12단 제품은 지난해 9월 양산 채비를 마친 상태다. </p> <p contents-hash="5654df1da8de9609ee1c848cb4cc3df4b260ccc22fc3c38f9d4113a18baef614" dmcf-pid="tJ8go3WI5s" dmcf-ptype="general">HBM4 16단의 강점은 대역폭과 용량을 동시에 확대한 부분이다. HBM4 12단에서 처음으로 초당 2TB(테라바이트) 이상의 데이터를 처리할 수 있는 대역폭을 구혔했다면 16단에서는 대역폭이 초당 2.75TB까지 늘었다. 대역폭은 HBM 패키지 1개가 초당 처리할 수 있는 총 데이터 용량을 뜻한다. </p> <p contents-hash="dce40f9218a8a31f32e6af50f50804f7ca1ad37b553dfe8405b56ca29bf12a1f" dmcf-pid="Fi6ag0YCYm" dmcf-ptype="general">또 적층 수를 12단에서 16단으로 늘리면서 스택당 용량도 약 48GB로 확장됐다. 이 조합은 AI 추론 과정에서 반복적으로 발생하는 데이터 이동과 캐시(임시 저장공간) 접근을 빠르고 안정적으로 처리하는데 직접적인 영향을 미친다.</p> <p contents-hash="87fba90b478a244dab9d7a289333a7c7d8c0282e1c0deb0af53d670b3efbf2d3" dmcf-pid="3nPNapGhGr" dmcf-ptype="general">실제 성능 개선은 AI 서비스 운영 지표에서 뚜렷하게 나타난다. HBM4 16단 구성에서는 AI의 추론 지연이 눈에 띄게 줄어들었다. SK하이닉스의 실험 결과 HBM 대역폭이 늘수록 사용자당 응답 속도(TPOT 기준)는 그에 비례해서 상승했다. </p> <p contents-hash="50e93e72ebf04970845ebab26ae14af9454baba20f57438d79eba1199326d34c" dmcf-pid="0LQjNUHltw" dmcf-ptype="general">용량 확대 효과도 중요하다. HBM 용량이 충분할수록 더 많은 요청을 한 번에 처리할 수 있어 지연이 줄고, 실행 중이던 작업이 중단될 가능성도 낮아지기 때문이다. HBM4 16단이 대규모 동시 요청 환경에서 추론 안정성과 처리 효율을 동시에 높인다는 SK하이닉스측 설명이다. 특히 AI 서비스가 고도화될수록 이러한 용량 효과는 시스템 전체 성능을 좌우하는 요인이 된다.</p> <p contents-hash="fe94f9cc5a81c2b2f350cc0f5738c4e2cfeb50ee217c6868f4dee74a7b019bc0" dmcf-pid="poxAjuXS5D" dmcf-ptype="general">AI 서비스의 변화 역시 HBM4 16단의 가치를 높여준다. 최근 AI 시장은 단순 질의응답을 넘어 긴 문맥을 유지하며 다단계 판단을 수행하는 '추론형 모델'과 'AI 에이전트' 중심으로 빠르게 이동하고 있다. 메모리 사용량이 많아 대역폭과 용량이 부족할 경우 성능 저하가 즉각적으로 나타난다. HBM4 16단은 이같은 구조적 부담을 완화해 차세대 AI 서비스에 보다 적합한 메모리로 구성됐다는 평가다.</p> <p contents-hash="be1578cb5b285b7e9e8e7f3c27e1780f3ddf0dfa301e3c78ff78fcaa5bddaa25" dmcf-pid="UgMcA7ZvXE" dmcf-ptype="general">이전 세대 HBM보다 시간당 더 많은 데이터량을 처리할 수 있다는 건 동일한 GPU(그래픽처리장치) 자원으로 더 많은 사용자 요청을 처리할 수 있다는 얘기다. AI 추론 서비스 제공 업체 입장에서는 사용자당 서비스는 비용을 낮추는 효과를 가져온다. 또 성능향상을 통한 전력 소모 감소, 불필요한 재연산 비용 제거 등의 효과도 있다. </p> <p contents-hash="700f76de61c98be25876013f0aa34b74e01bfc9686fef1a41d63f596580e31a6" dmcf-pid="ujdDEBtWXk" dmcf-ptype="general">SK하이닉스측은 "HBM4는 단순한 메모리 업그레이드 이상으로 AI 기반 비즈니스 성장을 위한 전략적 조력자(strategic enabler)"라며 "차세대 AI 데이터 센터의 요구사항을 충족하는데 필요한 대역폭과 용량을 제공한다"고 밝혔다. </p> <p contents-hash="54dbc751f6744aaa07f5308840b919c71b05a3590d09b34ab34b707f925ed1b3" dmcf-pid="7AJwDbFYZc" dmcf-ptype="general">김남이 기자 kimnami@mt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 머니투데이 & mt.co.kr. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p> 관련자료 이전 '박나래 주사이모'의 분노 "유서까지 방송..영구장애 판정 받았다" [스타이슈] 01-25 다음 "내가 네 엄마라 미안" 윤시윤 母, 44년만에 중학교 졸업 01-25 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
