ITPE * JackerLab

개요Wavelet Tree는 **문자열이나 시퀀스에서 순위(rank), 선택(select), 구간 빈도(range frequency)**와 같은 질의를 빠르게 처리할 수 있도록 설계된 이진 트리 기반의 압축 인덱스 자료구조입니다. 본래 압축 텍스트 인덱싱을 위해 개발되었으나, 현재는 생물정보학, 정보 검색, 문자열 알고리즘 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의Wavelet Tree는 입력 시퀀스를 여러 레벨의 이진 트리로 분해하고, 각 노드에 비트 벡터를 저장하여 특정 질의를 O(log σ) 시간에 처리할 수 있도록 구성됩니다.입력: 길이 n의 시퀀스 S over alphabet Σ트리 구조: 알파벳 구간을 기준으로 분할된 이진 트리노드 데이터: 현재 구간 내 요소의 분할 여부를 나타..

개요Rope는 문자열을 효율적으로 조작하기 위해 고안된 트리 기반 문자열 자료구조로, 특히 대용량 텍스트 편집기, 실시간 협업, 코드 편집기 등에서 성능 향상을 위해 사용됩니다. 일반적인 배열 기반 문자열에서는 문자열의 삽입·삭제·병합 연산이 느려지는 반면, Rope는 문자열을 균형 이진 트리로 분할하여 이러한 연산을 로그 시간으로 수행할 수 있도록 합니다.1. 개념 및 정의Rope는 문자열 전체를 하나의 연속 배열로 저장하는 대신, 여러 개의 작은 문자열 조각들을 이진 트리 형태로 연결하여 구성하는 자료구조입니다. 각 노드는 문자열 조각 또는 자식 노드들로 이루어지며, 길이 정보(weight)를 포함합니다.트리 기반 구조: 균형 잡힌 이진 트리 형태노드 타입: 리프 노드(문자열 조각), 내부 노드(왼쪽..

개요Optane DC Persistent Memory Module(DCPMM)은 인텔이 개발한 3D XPoint 기반의 비휘발성 메모리로, DRAM과 유사한 속도로 전원이 꺼져도 데이터가 유지되며, 서버 메모리 용량을 TB 단위로 확장할 수 있는 차세대 메모리 기술입니다. Optane DCPMM은 데이터 지속성, 비용 효율적 메모리 확장, 빠른 재시작 시간을 동시에 만족시켜 대규모 인메모리 분석 및 데이터베이스 환경에서 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Intel Optane DCPMM은 DDR4 DIMM 슬롯에 장착되는 비휘발성 메모리 모듈로, CPU와 직접 연결되어 Load/Store 방식의 접근이 가능하며, 전통적인 DRAM과 함께 혼합 구성이 가능합니다.기술 기반: 3D XPoint폼팩터: DD..

개요Persistent Memory(PMEM 또는 NVRAM)는 전원이 꺼져도 데이터가 유지되는 비휘발성 특성과 DRAM 수준의 고속 접근 성능을 동시에 제공하는 차세대 메모리 기술입니다. DRAM과 SSD의 중간 계층에 위치하여, 시스템 메모리 계층 구조를 재정의하며, 데이터베이스, 인메모리 분석, 로그 시스템 등 고속·고가용성 애플리케이션에서 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의**Persistent Memory(PMEM)**는 DRAM보다 느리지만 SSD보다 훨씬 빠르고, 전원이 꺼져도 데이터를 보존하는 메모리입니다. 주로 DIMM 폼팩터(예: Intel Optane DC Persistent Memory)를 통해 사용됩니다.주요 형태: Intel Optane PMEM (3D XPoint 기반)접근 ..

개요NVMe-over-Fabrics(NVMe-oF)는 고성능 로컬 SSD 인터페이스인 NVMe(Non-Volatile Memory Express)를 데이터센터, 클라우드, 엣지 환경에서 네트워크를 통해 확장 가능한 고속 원격 스토리지 구조로 발전시킨 기술입니다. 초저지연, 고대역폭 네트워크 패브릭을 통해 **스토리지와 컴퓨트 자원의 분리(Disaggregation)**를 실현하며, CPU 오버헤드 최소화 및 확장성 있는 스토리지 인프라로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의NVMe-oF는 NVMe 명령어를 이더넷, 인피니밴드, 파이버 채널 등의 네트워크 패브릭 위에서 전송할 수 있도록 확장한 프로토콜입니다.기본 개념: NVMe를 네트워크 기반으로 원격 장치에 확장전송 방식: TCP, RDMA(RoCE, ..

개요Intel TDX(Trust Domain Extensions)는 하드웨어 수준에서 격리된 실행 환경을 제공하여, 운영체제와 하이퍼바이저조차 접근할 수 없는 수준의 데이터 보호를 실현하는 인텔의 차세대 Confidential Computing 기술입니다. 클라우드, 엣지, 멀티테넌트 환경에서 **운영 중 데이터 보호(Runtime Data Protection)**를 실현하며, 데이터 소버린티, 보안 규제, 제로 트러스트 아키텍처 구현에 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의**Intel TDX(Trust Domain Extensions)**는 신뢰 영역(Trust Domain: TD)을 생성하여, 일반적인 VM과는 격리된 메모리·레지스터·I/O 자원 접근을 제한함으로써, 공격 표면을 줄이고 ..

개요L4S(Low-Latency, Low-Loss, Scalable throughput)는 초저지연, 패킷 손실 최소화, 높은 전송량을 동시에 달성하기 위한 차세대 인터넷 전송 제어 메커니즘으로, ECN(Explicit Congestion Notification) 기반의 새로운 TCP 혼잡 제어 방식입니다. 기존 큐잉 지연(Buffebloat) 문제를 해결하면서도, 고화질 스트리밍, 온라인 게임, 원격 협업 등 지연 민감형 애플리케이션의 품질을 크게 향상시키는 데 목적이 있습니다.1. 개념 및 정의L4S는 네트워크 혼잡을 탐지하기 위해 패킷 손실 대신 ECN 마크를 사용하는 TCP 혼잡 제어 기술입니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:DualQ 큐 관리: 고전 TCP와 L4S 흐름을 서로 다른 큐로 ..

개요BBR(Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time)은 구글에서 개발한 TCP 혼잡 제어 알고리즘으로, 기존의 손실 기반 방식(Reno, CUBIC)과 달리 네트워크 경로의 병목 대역폭과 왕복 지연 시간(RTT)을 기반으로 혼잡을 예측하고 처리하는 혁신적인 접근 방식입니다. BBR은 고속 네트워크, 모바일 환경, 대륙 간 통신 등에서 지연을 최소화하고 스루풋을 극대화하는 데 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의**BBR(Bottleneck Bandwidth and RTT)**는 패킷 손실이 아닌 대역폭(BtlBw)과 최소 RTT(RTprop)를 측정하여 혼잡 윈도우(CWND)를 조절하는 방식의 TCP 전송 제어 알고리즘입니다.목표: RTT 증가나 패킷..

개요WebAssembly System Interface(WASI)는 WebAssembly(Wasm) 모듈이 운영체제 기능을 안전하고 이식 가능하게 사용할 수 있도록 정의된 시스템 인터페이스 표준입니다. 기존 Wasm은 브라우저 환경에서 제한적인 API만 제공했지만, WASI를 통해 파일 시스템, 네트워크, 시계, 환경 변수 등과 같은 시스템 호출을 표준화하여 서버, 엣지, CLI 등 브라우저 외 환경으로 확장할 수 있습니다.1. 개념 및 정의**WASI(WebAssembly System Interface)**는 WebAssembly 모듈이 운영체제에 안전하게 접근할 수 있도록 정의된 POSIX 유사 API 집합입니다.목표: 보안, 이식성, 최소 권한 기반의 시스템 호출 지원표준화 주체: Bytecode ..

개요Saga 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 일관성을 유지하기 위한 분산 트랜잭션 처리 전략입니다. 전통적인 2단계 커밋(Two-Phase Commit)의 복잡성과 결합도를 피하고, 각 서비스가 독립적으로 자신의 로컬 트랜잭션을 실행하고 상호 간 보상(Compensation) 방식으로 롤백을 구현함으로써 장애 복원력과 유연성을 높이는 설계 방식입니다.1. 개념 및 정의Saga Pattern은 하나의 트랜잭션을 여러 마이크로서비스의 로컬 트랜잭션 시퀀스로 분할하여 관리하고, 중간에 실패 시 이전 단계에 대해 보상 트랜잭션을 수행하는 구조입니다.Atomicity 보장 방식: 전체 실패 시 보상 트랜잭션으로 논리적 롤백일관성 처리 방식: Eventually Consistent (최종적 일관성)주요 유..

개요Bulkhead Pattern은 마이크로서비스 및 클라우드 네이티브 시스템에서 **장애 격리(Failure Isolation)**를 통해 전체 시스템의 연쇄적인 실패를 방지하는 설계 전략입니다. 이름은 선박의 격벽 구조(Bulkhead)에서 유래되었으며, 하나의 컴포넌트 또는 서비스의 실패가 다른 영역에 영향을 주지 않도록 논리적으로 격리하여 **시스템의 복원력(Resilience)**을 높이는 데 초점을 둡니다.1. 개념 및 정의Bulkhead Pattern은 서비스를 여러 격리된 파티션으로 분할하여 하나의 파티션에 문제가 생겨도 전체 시스템이 다운되지 않도록 구성하는 마이크로서비스 아키텍처 패턴입니다.유래: 선박이 침수될 경우 일부 구획만 물에 잠기게 하여 전체 침몰 방지목적: 하나의 서비스, 스..

개요Circuit Breaker는 마이크로서비스와 분산 시스템에서 일시적인 장애나 실패가 전체 시스템으로 확산되는 것을 방지하기 위한 보호 메커니즘입니다. 서비스 간 호출 실패가 반복될 경우 자동으로 해당 요청을 차단하거나 우회하여, 리소스 고갈, 장애 도미노, 응답 지연 등을 미연에 방지합니다.1. 개념 및 정의Circuit Breaker Pattern은 전기 회로의 차단기처럼, 오류가 임계치를 넘으면 요청 경로를 끊고 일정 시간 후 재시도하는 방식으로, 시스템의 회복성을 높이는 설계 패턴입니다.유형: Closed → Open → Half-Open 상태 전이주요 기능: 실패 감지, 자동 차단, 재시도 관리적용 위치: 서비스 간 API 호출, DB 연결, 외부 연동 등2. 상태 전이 모델 상태 설명 ..

개요Lean Value Stream Mapping(VSM)은 린(Lean) 사고방식의 핵심 도구로, 제품 또는 서비스가 고객에게 전달되기까지의 전체 흐름(Flow)을 시각화하고 분석하여 낭비 요소를 식별하고 개선하기 위한 방법입니다. 제조업에서 시작되어 현재는 소프트웨어 개발, DevOps, 서비스 운영, 병원 등 다양한 산업으로 확장되며, 프로세스 최적화 및 디지털 전환 전략에도 필수 요소로 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의**Value Stream Mapping(VSM)**은 고객에게 가치를 전달하는 데 필요한 **모든 활동(가치 활동 + 낭비 활동)**을 시각적으로 표현한 프로세스 지도입니다.목적: 전체 가치 흐름을 파악하고 병목/낭비 제거형태: 현재 상태(Current State) → 미래 상..

개요CALMS 모델은 DevOps 조직의 문화를 기술, 프로세스, 자동화, 리스크, 지표 등 다양한 관점에서 종합적으로 진단하고 개선 방향을 제시하기 위한 DevOps 평가 및 실행 프레임워크입니다. **Culture(문화), Automation(자동화), Lean(린 사고), Measurement(측정), Sharing(공유)**의 다섯 가지 핵심 요소로 구성되며, DevOps 성숙도 평가 및 변화관리 전략 수립 시 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의CALMS는 DevOps 실천 조직이 갖춰야 할 핵심 역량을 다섯 개의 영역으로 나눈 모델입니다. 단순한 도구나 자동화가 아니라, 사람과 프로세스, 기술과 문화 전반의 균형 있는 변화를 추구하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 요소 정의 주요 질문 Cult..

개요TOGAF(The Open Group Architecture Framework)의 핵심은 ADM(Architecture Development Method)입니다. TOGAF ADM은 기업이 비즈니스와 IT 전략을 정렬하고 전사적 아키텍처(Enterprise Architecture)를 계획, 설계, 구현, 관리할 수 있도록 돕는 체계적인 프로세스 기반 프레임워크입니다. 전 세계적으로 널리 사용되는 EA 표준으로, 공공, 금융, 제조 등 다양한 산업에서 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의**ADM(Architecture Development Method)**는 TOGAF의 핵심 절차로, 아키텍처 생애주기를 8단계의 순환적 프로세스로 정의합니다. 각 단계는 연속적이며 반복 가능하도록 설계되어 있어, 변화..

개요Zero-Touch Provisioning(ZTP)는 네트워크 장비(스위치, 라우터, 방화벽 등)를 수동 설정 없이 자동으로 구성할 수 있는 기술로, 현장 설치 시 관리자 개입 없이 초기 설정, 소프트웨어 설치, 구성 파일 배포를 자동화합니다. ZTP는 대규모 네트워크 운영에서 시간 절약, 오류 감소, 보안 강화에 기여하는 핵심 자동화 전략으로 자리 잡고 있습니다.1. 개념 및 정의**ZTP(Zero-Touch Provisioning)**는 장비를 네트워크에 연결했을 때, 장비가 자동으로 부팅 후 중앙 서버에서 필요한 설정 정보를 받아 초기화, 구성, 등록 작업을 자동으로 수행하는 프로비저닝 방식입니다.핵심 목표: 사람 손이 닿지 않는(Zero-Touch) 자동 설정적용 장비: L2/L3 스위치, 라..

개요Progressive Delivery는 기능을 모든 사용자에게 일괄 배포하는 대신, 선별된 사용자 그룹에 점진적으로 배포하여 성능과 안정성을 검증하며 확장하는 소프트웨어 배포 전략입니다. 이는 Continuous Delivery의 확장 개념으로, 롤아웃 속도를 제어하고 리스크를 줄이며, 피드백 기반으로 배포 여부를 결정할 수 있는 현대적인 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의Progressive Delivery는 피처 롤아웃을 소규모에서 시작해 점진적으로 전체 사용자에게 확대하며 배포의 신뢰성과 민첩성을 확보하는 전략입니다.기반 개념: Feature Flag + Traffic Shifting + Observability핵심 목표: 빠른 피드백 수집, 안전한 롤백, 실시간 모니터링주요 수단: Canary..

개요Lakehouse Architecture는 데이터 레이크(Data Lake)의 확장성과 유연성과, 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)의 구조화·신뢰성·고성능 분석 기능을 결합한 차세대 통합 분석 아키텍처입니다. 데이터 사일로를 해소하고, 단일 저장소에서 배치·스트리밍·ML 분석까지 아우를 수 있도록 설계되어, 현대적인 데이터 엔지니어링의 핵심 모델로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Lakehouse Architecture는 구조화/반구조화/비구조화 데이터를 데이터 레이크에 저장하면서도, 데이터 웨어하우스 수준의 신뢰성과 쿼리 성능을 제공하는 통합 아키텍처입니다.기반 기술: 클라우드 오브젝트 스토리지 + 오픈 포맷 (예: Parquet, Delta, Iceberg)데이터 통합: 단일 위치..

개요TinyML은 수 밀리와트 수준의 마이크로컨트롤러(MCU)에서 머신러닝 모델을 실행할 수 있도록 설계된 기술입니다. 이 기술은 센서에서 수집된 데이터를 로컬에서 즉시 처리하고 의사결정까지 수행할 수 있는 초경량 AI 접근 방식으로, 엣지 컴퓨팅, IoT, 웨어러블, 스마트 홈/팩토리 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의**TinyML(Tiny Machine Learning)**은 1mW 이하의 전력에서 동작하는 소형 디바이스에 최적화된 머신러닝 모델과 실행 환경을 의미합니다. 주요 목표는 에너지 효율성과 응답 속도 확보이며, 이를 위해 모델 경량화, 최적화된 런타임, 하드웨어 가속 등이 함께 고려됩니다.처리 위치: 클라우드가 아닌 디바이스 자체 (on-device infere..

개요LoRA(Low-Rank Adaptation)는 거대 언어 모델(LLM)의 파라미터 전체를 학습하지 않고, 선형 계층의 변화만을 저차원(low-rank) 행렬로 분리해 효율적으로 학습하는 파인튜닝 방식입니다. 이 접근법은 저비용·저메모리·빠른 수렴이라는 장점으로 인해 최근 ChatGPT, LLaMA, Alpaca 등 다양한 LLM 파인튜닝에 널리 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의LoRA는 기존 모델의 가중치 는 고정하고, 추가 학습 가능한 **저랭크 행렬 A, B (Rank 핵심 아이디어: 학습 시 weight를 직접 업데이트하는 대신, 저차원 변화만 추가로 학습동결 전략: 기존 모델의 가중치는 그대로 고정적용 위치: 주로 Transformer의 Attention 또는 FFN 선형 계층2. 구조 ..

개요Vision Transformer(ViT)는 자연어 처리에서 뛰어난 성능을 보인 트랜스포머(Transformer) 구조를 이미지 처리에 도입한 혁신적인 딥러닝 모델입니다. 기존 CNN 기반 모델들과 달리, 이미지를 패치 단위로 분할하고 이를 토큰으로 처리하여, 시각적 정보를 글로벌 컨텍스트 기반으로 학습합니다.1. 개념 및 정의**ViT(Vision Transformer)**는 이미지를 고정된 크기의 패치로 나눈 후, 각 패치를 임베딩하여 순서가 있는 토큰 시퀀스로 변환한 뒤 트랜스포머 인코더에 입력하는 방식의 이미지 분류 아키텍처입니다.기반 기술: Transformer Encoder (Self-Attention 기반)등장 배경: CNN의 지역적 특성과 한계를 극복, 글로벌 관계 학습주요 논문: Do..

개요Count-min Sketch는 데이터 스트림에서 요소의 출현 빈도를 공간 효율적으로 추정할 수 있는 확률적 데이터 구조입니다. 특히 실시간 로그 분석, 트래픽 모니터링, 키워드 카운팅과 같은 빅데이터 환경에서 메모리 사용을 최소화하면서 근사적인 카운팅 결과를 빠르게 제공합니다.1. 개념 및 정의**Count-min Sketch(CMS)**는 여러 개의 해시 함수와 이중 배열 구조를 활용해 각 항목의 빈도를 추정하는 구조입니다. 오류가 허용되는 대신, 메모리 효율과 속도를 극대화한 것이 특징입니다.설계자: Cormode & Muthukrishnan (2005)자료구조 구성: d × w 크기의 카운터 배열 + d개의 해시 함수입력 모델: 데이터 스트림 환경 (insert-only or turnstile..

개요KD-Tree(K-Dimensional Tree)는 다차원(K차원) 데이터에서 효율적인 검색을 가능하게 하는 공간 분할 기반의 이진 탐색 트리입니다. 특히 2D/3D 공간 탐색, 최근접 이웃 검색(Nearest Neighbor Search), 범위 질의(Range Query) 등에 최적화되어 있어 컴퓨터 그래픽스, 머신러닝, 로보틱스 등에서 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의KD-Tree는 K차원 데이터를 표현하기 위한 **이진 분할 트리(Binary Space Partitioning Tree)**입니다. 각 노드는 하나의 축을 기준으로 데이터를 이진 분할하며, 축은 트리의 깊이에 따라 반복적으로 선택됩니다.차원 기반 트리: 트리 깊이 d에서 분할 축은 d mod k로 결정구성 원리: 중간값 기준으로..

개요Fibonacci Heap은 그래프 알고리즘에서 중요한 역할을 하는 우선순위 큐 구현 구조로, 특히 Decrease-Key, Merge 연산에서 탁월한 이론적 성능을 보이는 자료구조입니다. 이름은 노드 수가 피보나치 수열을 따르는 구조적 특성에서 유래하며, Dijkstra, Prim 알고리즘의 이론적 시간 복잡도를 낮추는 데 핵심 역할을 합니다.1. 개념 및 정의Fibonacci Heap은 연결 리스트 기반의 느슨한 구조로 구성된 **최소 힙(min heap)**이며, 여러 개의 트리를 루트 리스트로 구성하고 lazy 방식으로 병합 및 삽입을 처리합니다.창시자: Fredman과 Tarjan (1984)특징: 느슨한 균형 유지, 지연된 구조 조정(lazy consolidation)용도: 최단 경로 탐색..

개요Splay Tree는 자주 접근하는 노드를 루트로 끌어올려 접근 성능을 최적화하는 자가 조정형(Self-adjusting) 이진 탐색 트리입니다. 특별한 균형 기준 없이, 최근 접근 노드를 우선시하며 트리 구조를 동적으로 재조정하는 방식으로, 캐시 성능을 높이고 평균 연산 시간을 줄이는 데 효과적입니다.1. 개념 및 정의Splay Tree는 1985년 Sleator와 Tarjan에 의해 제안된 트리 자료구조로, 검색·삽입·삭제 연산 시 해당 노드를 루트로 끌어올리는(Splay) 과정을 통해 접근 성능을 개선합니다.목적: 자주 접근되는 노드를 빠르게 찾기 위한 트리 구조 최적화특징: 별도의 균형 조건 없이도 amortized O(log n) 성능 보장구조: 이진 탐색 트리의 변형 형태2. 연산 구조Sp..

개요DDR(Double Data Rate) 시리즈는 범용 DRAM 메모리 기술의 대표 표준으로, PC, 서버, 모바일, 임베디드 시스템까지 다양한 플랫폼에서 컴퓨팅 성능과 메모리 효율을 결정하는 핵심 요소입니다. DDR1부터 최신 DDR5까지, 각 세대는 속도, 용량, 전력 효율, 구조적 안정성 등에서 꾸준히 진화하며 IT 인프라의 중심 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의DDR DRAM 시리즈는 클럭당 2회 데이터를 전송하는 동기식 DRAM 기술이며, 세대가 거듭될수록 데이터 전송 속도와 전력 효율, 에러 보정 기능 등이 강화되고 있습니다.기반 표준: JEDEC 표준 기반전송 방식: Clock Edge 기반 Double Rate 전송주요 응용: CPU 메모리, 서버 DIMM, 노트북/모바일 LP..

개요HBM(High Bandwidth Memory) 시리즈는 TSV(Through-Silicon Via) 기반 3D 스택 DRAM 기술로, 고대역폭과 낮은 지연 시간, 높은 전력 효율을 특징으로 합니다. HBM1부터 최신 HBM3E까지, 세대별 발전을 거듭하며 AI, HPC, 그래픽, 네트워크 장비 등 다양한 고성능 시스템에 적용되고 있습니다. 본 글에서는 각 HBM 세대의 특징, 기술 변화, 활용 환경을 정리합니다.1. 개념 및 정의HBM 시리즈는 기존 DDR DRAM 구조와 달리, 메모리 다이를 수직으로 적층하고 인터포저를 통해 프로세서와 근접 연결하는 방식의 고성능 메모리입니다. 병렬성이 극대화된 구조로 인해, 대역폭과 전력 효율이 매우 뛰어난 것이 특징입니다.기반 기술: TSV, 인터포저(CoWo..

개요HBM(High Bandwidth Memory)과 DDR(Double Data Rate) 시리즈는 모두 시스템 메모리로 활용되지만, 설계 목적과 구조, 성능 특성에서 큰 차이를 보입니다. HBM은 초고속·고대역폭 연산에 특화된 3D 스택형 메모리이며, DDR 계열은 범용 시스템과 서버 중심의 직렬 DRAM 기술입니다. 본 글에서는 HBM과 DDR 시리즈의 기술적 차이점, 진화 과정, 적용 환경을 상세히 비교합니다.1. 개념 및 정의 항목 HBM (High Bandwidth Memory) DDR (Double Data Rate SDRAM) 정의TSV 기반 3D 스택 고대역폭 메모리병렬 버스 기반 범용 DRAM 메모리목적GPU, AI, HPC 고속 연산용PC, 서버, 모바일 범용 메모리배치 방식칩 근..

개요DDR5(Double Data Rate 5)는 기존 DDR4 대비 성능과 효율성을 대폭 향상시킨 차세대 DRAM 메모리 표준으로, PC, 서버, AI, 클라우드 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에 최적화되어 있습니다. 메모리 대역폭과 용량이 크게 향상되어, 멀티코어 CPU와 고속 연산을 위한 필수 인프라로 자리매김하고 있습니다.1. 개념 및 정의DDR5는 JEDEC(Joint Electron Device Engineering Council)에서 제정한 DRAM 메모리 규격의 5세대 버전으로, 데이터 전송 속도, 채널 구조, 전력 효율 등에서 기존 DDR4를 크게 개선하였습니다.목적: 고속 연산 환경에서 데이터 병목을 줄이고 시스템 효율 극대화필요성: CPU 코어 수 증가, AI/ML 데이터 증가, 메모..

개요HBM3(High Bandwidth Memory 3)는 기존 DRAM 기술을 뛰어넘는 초고속, 고대역폭, 저전력 메모리 기술로서, AI, 고성능 컴퓨팅(HPC), 그래픽 처리, 데이터센터 분야의 차세대 워크로드를 위한 핵심 메모리로 부상하고 있습니다. HBM3는 JEDEC 표준 기반으로, HBM2E 대비 대역폭과 용량이 획기적으로 향상되었으며, GPU 및 DPU, AI 가속기에 통합되어 높은 연산 성능을 실현합니다.1. 개념 및 정의HBM3는 다층 3D TSV(Through-Silicon Via) 스택 구조를 기반으로 하는 고성능 DRAM 인터페이스 기술입니다. 메모리 다이를 수직으로 적층하고, 초고속 인터페이스를 통해 프로세서에 밀착 배치함으로써 기존 DDR 기반 메모리보다 수배 높은 대역폭을 제공..