메모리는 CPU나 GPU와 비교하여 상대적으로 느린 속도로 데이터를 읽고 쓸 수밖에 없기 때문에 병목현상이 발생하기 쉽습니다. 마치 고속도로에서 톨게이트를 통과하는 것과 같다고 생각하면 됩니다. 아무리 고성능의 CPU나 GPU가 있다 하더라도 메모리에서 데이터를 가져오는 속도가 느리면 전체 시스템의 성능이 제한될 수밖에 없습니다.
메모리는 빠른 처리 속도를 요구하나, 데이터 접근 시간 및 전송 대역폭의 제한으로 인하여 병목현상이 발생하게 됩니다. 특히나 AI 가속기와 같은 고속 연산 환경에서는 메모리 속도가 성능에 큰 영향을 미치기 때문에, HBM을 사용하여 대역폭을 증가시키는 방식으로 해결하고자 합니다.
메모리는 높은 속도로 데이터를 처리해야 하지만, 데이터 전송 속도나 접근 시간이 제한적이기 때문에 병목현상이 발생합니다. 특히나 딥러닝과 같은 고속 연산에서는 메모리 대역폭 부족으로 성능이 제한되므로, 이를 해결하기 위한 방법으로 HBM을 사용하여 메모리 처리 속도를 높이는 방법을 채택하게 된 것입니다.
안녕하세요. 설효훈 전문가입니다. CPU에서는 데이터를 처리하고 명령어를 실행합니다. 그래서 요즘에는 워낙 빠른 CPU들이 있어서 많은 데이터를 순식간에 처리합니다. 이에 반해 메모리는 데이터를 임시 저장하고 CPU가 실행한프로그램에 필요한 데이터를 빠르게 읽고 쓸수 있게 지원해주는데 그 속도가 느리다 보니깐 병목현상이 발생된다고 하는 것입니다. 그래서 더 높은 대역폭을 사용하는 HBM과 같은 고속 메모리를 사용해서 문제를 해결하는 것입니다.
메모리 병목현상은 CPU와 GPU가 데이터를 처리하는 속도와 메모리가 데이터를 읽고 쓰는 속도의 차이로 발생합니다. AI와 딥러닝에서는 대용량 데이터를 빠르게 처리해야 해서, 메모리 속도가 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이를 해결하려면 HBM 같은 고속 메모리를 사용해 데이터 전송 속도를 높입니다.
