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HBM, GPU, NPU… AI 반도체 구조, 한번에 정리해드립니다
“AI 반도체, 도대체 뭐가 뭔지 모르겠다면 이 글 하나로 끝!”
요즘 뉴스나 투자 정보를 보다 보면
HBM, GPU, NPU, SoC, 칩렛, 패키징 같은 단어들이 넘쳐납니다.
다들 AI 반도체에 관련된 용어들이라고 하는데…
막상 내용을 보면 생소하고 어렵게 느껴지죠.
그래서 이번 글에서는 AI 반도체 구조를 한 번에 정리해드립니다.
기초부터 차근차근 따라오시면,
앞으로 AI 산업과 반도체 관련 기사를 훨씬 더 쉽게 이해하실 수 있을 거예요.
1. AI 반도체는 왜 특별할까?
일반적인 컴퓨터의 CPU는
텍스트 입력, 마우스 클릭, 엑셀 계산 등
‘순차적인 명령 처리’에 최적화되어 있습니다.
하지만 AI는 다릅니다.
- 수천 개의 이미지 분석
- 대용량 데이터를 동시에 처리
- 패턴 인식, 예측 등 복잡한 수학 계산 반복
이런 작업은 동시에 여러 계산을 병렬로 처리해야 하기 때문에,
기존 CPU로는 처리 속도나 효율이 매우 떨어져요.
그래서 등장한 것이 AI 특화 반도체입니다.
대표적으로 GPU, NPU, TPU 같은 칩들이 있죠.
2. AI 반도체 구성 요소는 어떻게 되어 있나요?
AI 반도체는 하나의 칩으로만 구성되지 않습니다.
여러 가지 부품들이 협력해서 작동합니다.
GPU (Graphics Processing Unit)
- 원래는 그래픽 연산용으로 만들어졌지만
- 병렬 연산에 특화되어 있어 AI 연산에 최적
- 엔비디아, AMD 등이 주도
- GPT-4, 미드저니 등 대부분 AI 모델 학습에 사용
NPU (Neural Processing Unit)
- 모바일, 엣지 디바이스용 AI 전용 칩
- 스마트폰, 노트북, 자율주행차에 사용
- 전력 소모가 적고 빠름
- 삼성, 애플, 퀄컴이 자체 설계 중
HBM (High Bandwidth Memory)
- AI 연산에는 빠른 데이터 접근이 필수
- HBM은 메모리 칩을 수직으로 쌓아 전송 속도 ↑
- GPU와 함께 묶여 고속 연산 지원
- SK하이닉스, 삼성전자가 선도
SoC (System on Chip)
- CPU, GPU, NPU, 메모리 등을 하나로 통합한 칩
- 모바일 디바이스에서 효율성과 성능의 균형을 맞춤
- 애플의 M 시리즈, 삼성 엑시노스가 대표적
칩렛 + 3D 패키징
- 최근엔 모든 기능을 한 칩에 넣는 게 아니라
여러 개의 기능별 칩을 조립하듯 구성 - 칩렛: 기능별로 나뉜 작은 칩
- 3D 패키징: 여러 칩을 위아래로 쌓아 연결
- TSMC, 삼성, 인텔이 주도
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3. 그럼 실제 제품은 어떻게 구성될까?
예를 들어 엔비디아의 H100 GPU 서버를 보면,
- H100 칩(GPU)이 중심이고
- 그 옆에 HBM3E 메모리가 다이렉트로 붙어 있으며
- 전체를 하나로 연결하는 고속 인터페이스가 탑재됩니다
이걸 서버 보드에 여러 개 연결하면
수천억 개 파라미터를 가진 GPT 모델이 작동 가능한 수준이 되는 거죠.
또한 자율주행차의 AI 칩 구조는
- NPU + 이미지 센서
- 메모리 (LPDDR, HBM 일부)
- 데이터 처리용 칩셋
이런 형태로 구성되어 있어요.
4. 각 부품들의 역할 정리
| 구성요소 | 주요 역할 |
| GPU | AI 연산 (학습/추론) |
| NPU | 모바일·엣지 AI 처리 |
| HBM | 고속 데이터 접근 |
| SoC | 통합형 시스템 구현 |
| 칩렛 | 확장성과 효율성 확보 |
| 3D 패키징 | 공간 효율 + 전력 효율 개선 |
5. 지금 가장 앞서 있는 기업들은?
| 영역 | 주요 기업 |
| GPU | 엔비디아, AMD |
| NPU | 삼성, 애플, 퀄컴 |
| HBM | SK하이닉스, 삼성전자 |
| SoC | 애플, 삼성전자, 퀄컴 |
| 칩렛/3D 패키징 | TSMC, 인텔, 삼성전자 |
각 기업은 특정 영역에서 강점을 가지며
AI 반도체 생태계를 나눠서 지배하고 있는 구조입니다.
AI 반도체는 단일 칩이 아니라
여러 기술이 모여 작동하는 복합 구조입니다.
- 고속 연산을 위한 GPU
- 저전력 AI용 NPU
- 연산 지원을 위한 HBM 메모리
- 전체 시스템을 통합하는 SoC
- 구조 혁신을 위한 칩렛과 패키징 기술
이 구조를 이해하면
앞으로 어떤 기술이 주목받고,
어떤 기업이 왜 주가가 오르는지도
더 쉽게 판단할 수 있어요.
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