Semiconductor | 2026.04.13

SK하이닉스 HBF, GPU 줄이는 방법 찾았다

연구자 정보

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  • 출신대학 : Georgia Tech
  • 전공 : School of Electrical and Computer Engineering
  • 연구분야 : 반도체 패키징, 이종집적

1분 요약

HBF는 낸드 플래시로 만든 대용량 메모리입니다. 기존 HBM보다 최대 16배 많은 데이터를 담을 수 있지만, 속도가 약 2,000배 느려 GPU 옆에서는 쓰기 어렵다고 여겨졌습니다. SK하이닉스는 H3 구조로 이 한계를 우회했습니다. 빠른 메모리와 느린 메모리를 나눠 쓰고, 다음에 필요한 데이터를 미리 불러오는 방식입니다. 그 결과 처리량이 최대 6배 이상 증가했습니다. 느린 메모리도 설계에 따라 실제로 쓸 수 있다는 걸 증명했습니다. 먼저 움직인 쪽은 SK하이닉스입니다.

본문

Chapter 1: 나의 생각

HBF, 개념은 완벽했다. 문제는 ‘쓸 수 있느냐’ 였다.

HBF에 대해 실제로 연구하는 사람으로서, 삼성전자와 SK하이닉스가 각자의 방식으로 HBF라는 새로운 메모리 계층을 준비하고 있다는 내용을 말하면 가장 많이 받은 질문이 하나 있습니다.

“HBF가 느린데, 정말 GPU 옆에 붙여서 쓸 수 있나요?”

솔직히 말하면, 저도 그 질…

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연구자 의견

H3 시대, 투자 포인트 — 삼성 vs SK하이닉스, 어디에 베팅할 것인가

솔직한 제 생각을 말씀드리겠습니다. 여기부터는 어디까지나 연구자의 개인적인 투자 관점입니다. 앞선 기술 분석과는 구분해서 읽어주셨으면 합니다. 저는 특정 종목의 단기 주가를 맞히려는 게 아니라, HBF라는 새로운 메모리 계층이 실제 산업 구조에 어떤 식으로 들어올지를 기준으로 보고 있습니다.

우선 큰 방향부터 분명히 하죠. HBF는 HBM을 대체하는 메모리가…

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