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응용 | HBM, 뉴로모픽 컴퓨팅 (Neuromorphic Computing) _ 인공지능 |
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인공지능(AI)에 꼭 필요한 메모리 타입인 HBM이 왜 필요한지 이해하기 위해선 Frame Buffer라는 개념이 필요합니다.
컴퓨터 디스플레이를 보면, 해상도라 하여 1600 x 1200, 3840 x 2160과 같은 숫자가 표기됩니다. 이는 화면이 얼마의 행렬로 쪼개져서 나오는가를 나타냅니다. 예를 들어 3 x 2 해상도라면
다음과 같은 표 하나하나에 한가지 색만 표출되며 모니터에서 이미지를 보여줍니다. 표의 한 칸에 나타낼 수 있는 색의 범위를 색심도(color depth)라 하는 색의 조합으로 표현됩니다. 예를 들어 빨간색(R)을 2^8가지(8bit)로, 초록(G)도 2^8가지(8bit)로, 파란색(B)도 2^8가지(8bit)로 나눌 수 있다고 하면 이들을 조합할 때 총 2^24가지의 색을 낼 수 있고, 이를 24 bit 색심도라 합니다. 컴퓨터 디스플레이 설정에서 고급디스플레이를 클릭하면 다음 정보를 볼 수 있습니다.
여기서 비트 수준은 서브픽셀을 의미하고 8 Bit는 RGB에서 1픽셀에 24 비트(8+8+8) bit이므로 총 프레임을 곱하면 3840 x 2160 x 24 bit이 됩니다. 즉 한 화면을 나타내려면 저 정도가 필요합니다. 문제는 그 옆에 쓰여있는 60Hz라는 주기입니다. 60Hz는 1초에 60번을 나타내야 한다는 것으로 1초에 3840 x 2160 x 24 x 60 bit을 내보내야합니다. 이를 친숙한 단위로 환산하면 1.5GB 정도 되며 이렇게 화면에 나타날 정보를 한꺼번에 저장하는걸 Frame buffer라 합니다. 생각보다 큰 단위를 빠른 시간 내에 저장하고 읽어야 하기 때문에 큰 대역폭이 필요하고 이를 개선한 게 바로 High bandwidth memroy(HBM)입니다.
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