SK하이닉스·샌디스크 "HBF는 AI 모델 가중치, HBM은 KV 캐시" AI 메모리 역할 분리로 돌파구 마련 하나?
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SK하이닉스·샌디스크 "HBF는 AI 모델 가중치, HBM은 KV 캐시" AI 메모리 역할 분리로 돌파구 마련 하나?

양사는 HBF를 AI 모델의 가중치(Model Weights) 저장용으로 활용하고, HBM(High Bandwidth Memory)은 실시간 연산에 필요한 KV 캐시(Key-Value Cache) 전용으로 사용하는 새로운 메모리 계층 구조를 제안했다.

대규모 AI 모델을 수용하려면 GPU 수 자체를 늘려야 하고, 이는 AI 서버 구축 비용을 급격히 증가시키는 원인이 된다.

개별 셀의 응답 속도는 느리더라도 대규모 병렬 읽기를 통해 최대 3TB/s 수준의 대역폭을 구현하는 것이 핵심이다.

뉴스픽의 주요 문장 추출 기술을 사용하여 “위클리 포스트” 기사 내용을 3줄로 요약한 결과입니다. 일부 누락된 내용이 있어 전반적인 이해를 위해서는 본문 전체 읽기를 권장합니다.

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