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High-Bandwidth Memory (HBM)

기술 메모리

Stacked DRAM wired straight to the GPU — the scarcest commodity in AI.

현재 보고 계신 것은 기술 레코드입니다: AI 하드웨어의 구성 요소 — 무엇을 하는지, 누가 만드는지, 어떤 칩과 시스템이 사용하는지를 다룹니다.

HBM stacks DRAM dies vertically, connects them with thousands of through-silicon vias, and mounts the stack millimeters from the processor on a silicon interposer. The result is terabytes per second of bandwidth that ordinary DIMMs cannot approach — and because model inference is mostly memory-bound, HBM capacity and bandwidth, not FLOPS, usually decide real AI performance. Only SK hynix, Samsung and Micron make it, and supply has been sold out roughly a year ahead throughout the boom.

사양 및 주요 정보

각 수치에는 근거 유형이 표시됩니다: 벤더 사양, 벤더 주장, 보고된 값, 추정치, 또는 공식 발표. "공개되지 않음"은 그대로의 의미이며, 값을 임의로 만들어내는 일은 없습니다.

Overview

Suppliers SK hynix, Samsung, Micron
Generations HBM (2015) → HBM2 → HBM2E → HBM3 → HBM3E → HBM4
Why it matters LLM inference throughput scales with memory bandwidth more than with compute

전체 스택에서의 연결 구조

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출처

JEDEC HBM standards ↗

검토 기준일 2026-01-15 — 보기 방법론.