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아마존의 자체 AI 반도체인 '트레이니엄2' /사진 제공=아마존 미국 빅테크들이 자사 데이터센터에서 사용하기 위해 자체 개발하는 주문형반도체(ASIC) 도입에 속도를 내고 있다.ASIC에 필요한 맞춤형 고대역폭메모리(HBM) 수요가 확대되면서 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리반도체 기업들의 고객군도 다변화될 것으로 전망된다.
데이터센터와 네트워크,인공지능(AI) 반도체 등을 설계,
블록 체인 java 판매하는 미국 마벨은 최근 삼성전자,
블록 체인 javaSK하이닉스와 맞춤형 HBM 개발에 협력하고 있다고 발표했다.마벨이 개발하는 AI 반도체에 특화된 설계 기반의 HBM으로 성능과 전력효율을 개선하고 비용을 절감하는 것이 목표다.
마벨은 맞춤형 HBM이 최대 70%의 전력을 절감하는 동시에 칩 면적은 25% 감소시키며,
블록 체인 java 이를 기반으로 HBM의 적층 수를 33% 확대해 전체 용량이 증가한다고 설명했다.12단 HBM을 16단으로 높이는 효과다.이렇게 개발한 HBM은 마벨의 AI용 ASIC인 'XPU'에 탑재돼 아마존과 마이크로소프트(MS)를 비롯한 미국 데이터센터 업체에 판매된다.
ASIC는 다양한 컴퓨터에 활용되는 범용반도체와 달리 독자적인 용도를 위해 주문을 기반으로 만들어지는 반도체다.특정 작업에 맞춰 설계되는 만큼 표준형 반도체보다 효율적이고 전력소모도 적다.최근 생성형 AI가 떠오르면서 대형 데이터센터를 중심으로 자체 AI 서비스를 위한 ASIC 수요가 증가하는 추세다.마벨과 브로드컴 등 미국의 주요 팹리스(반도체 설계회사)를 중심으로 엔비디아 중심의 AI 반도체 인프라를 일부 대체하려는 움직임이 가시화되고 있다.
HBM은 데이터가 오가는 도로인 대역폭을 일반 D램보다 획기적으로 확대해 한 번에 대규모 연산을 처리하는 AI 작업에 특화된 메모리반도체다.엔비디아는 전체 HBM의 약 80%,첨단 제품인 HBM3E(5세대)의 대부분을 구매하는 큰손이다.AI 연산을 위한 ASIC 시장이 성장하면서 엔비디아 중심이었던 HBM 수요가 다변화될 것으로 전망된다.
삼성전자와 SK하이닉스는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 활용한 AI 인프라에 이어 ASIC 기반 수요가 확대됨에 따라 고객사 다변화를 준비하고 있다.ASIC의 성능도 점차 높아지면서 적용되는 HBM 역시 HBM2E(3세대) 등을 포함한 구세대에서 HBM3E,
블록 체인 java나아가 HBM4(6세대)로 고도화되는 흐름을 보인다.
특히 내년 말 개발이 완료될 것으로 예상되는 HBM4부터는 맞춤형 기능이 대폭 강화된다.HBM 최하단에서 ASIC와 연결되는 베이스다이에 고객사의 설계 요구사항을 반영하는 기술이 도입될 예정이다.이를 통해 데이터센터 업체의 AI 연산에 최적화된 기능과 성능,
블록 체인 java전력효율을 구현할 수 있다.반도체 업계 관계자는 "삼성전자와 SK하이닉스는 엔비디아 외에 자체적으로 HBM을 설계하려는 데이터센터 업체의 주문을 받게 될 것"이라고 설명했다.
SK하이닉스는 대만 파운드리(반도체 위탁생산) 업체인 TSMC와 HBM4의 베이스다이 제작을 위해 협력할 계획이다.TSMC의 첨단 3㎚(나노미터) 공정을 활용해 베이스다이를 생산하고 ASIC와의 첨단 패키징까지 해결한다는 구상이다.
삼성전자는 엔비디아의 HBM 인증이 장기화하는 가운데 일부 물량을 브로드컴 등에 공급해왔다.ASIC 시장 확대에 대응하기 위해 최근에는 고객 요구에 따라 자사뿐 아니라 TSMC를 포함한 외부 파운드리도 활용해 베이스다이를 생산하는 방안을 열어뒀다.
반도체 업계 관계자는 "AI 서비스 확산으로 추론연산 수요가 늘면서 기존 엔비디아 GPU에 더해 자체 칩을 도입하려는 움직임이 아마존의 트레이니엄2 출시와 함께 가시화됐다"며 "고객사 다변화를 위해 국내 메모리 업체들 역시 맞춤형 HBM 개발에 속도를 낼 것"이라고 말했다.
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