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쿼카KAIST 반도체공학대학원 석사
·1월 22일

삼성과 하이닉스의 승부수, HBM 이후 HBF가 온다

지금 AI 인프라에서 가장 큰 문제는 메모리 비용과 구조다. 대형 모델을 추론에 쓰려면 수천억~수조 개 파라미터를 계속 불러와야 하는데, 이걸 HBM 만으로 해결할 수는 없다. 이 문제를 해결하려고 나온 것이 HBF다. 기존처럼 멀리 있는 저장장치에서 데이터를 가져오는 방식이 아니라, 연산 장치 가까이에 대용량 데이터를 붙여 두는 구조다. 속도는 HBM보다는 느리지만, SSD보다는 훨씬…

삼성과 하이닉스의 승부수, HBM 이후 HBF가 온다
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