ITPE * JackerLab

개요AI, HPC(고성능 컴퓨팅), 서버용 SoC와 같은 고열 밀도 반도체의 성능이 비약적으로 향상되면서, 전통적인 공냉 방식은 열 방출을 감당하지 못하고 있습니다. 이에 따라 새로운 액체 냉각 기술이 주목받고 있으며, 그중 **Jet Impinge Cold-Plate(제트 충돌 콜드플레이트)**는 칩 바로 위에 고속 유체를 분사하여 열을 효율적으로 제거하는 방식으로 차세대 냉각 솔루션으로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의Jet Impinge Cold-Plate는 노즐을 통해 고속 유체(주로 물 또는 냉각수)를 칩 상단에 직접 분사하여, 표면과 유체가 충돌하면서 높은 열전달률을 얻는 직접 접촉식 냉각 기술입니다. 이는 콜드플레이트 표면에 균일하게 제트 분포를 설계함으로써 전체 면적에 고르게 냉각 효과..

개요반도체 산업은 집적도 향상과 전력 효율 개선이라는 두 가지 큰 도전에 직면해 있습니다. 이를 해결하기 위한 차세대 기술로 주목받는 것이 바로 CFET(Complementary Field-Effect Transistor)입니다. 기존 FinFET을 대체하거나 보완할 수 있는 구조로, 반도체 소자의 스케일링 한계를 극복할 핵심 기술로 평가받고 있습니다.1. 개념 및 정의CFET는 "Complementary Field-Effect Transistor"의 약자로, NMOS와 PMOS를 수직으로 적층하는 트랜지스터 구조입니다. 기존의 평면적 구조(FinFET)와 달리, 동일한 칩 면적 내에서 두 종류의 트랜지스터를 위아래로 배치함으로써 공간 효율성과 전력 효율을 동시에 높일 수 있습니다.이 기술은 2nm 이하..

개요RISC-V Vector Extension(RVV)은 오픈소스 명령어 집합 구조(ISA)인 RISC-V의 벡터 연산 기능을 확장하여, 고성능 데이터 병렬 처리를 위한 범용적인 하드웨어 지원을 제공하는 기술입니다. AI/ML, 과학 계산, 멀티미디어 등에서 요구되는 대규모 벡터 연산을 유연하고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었으며, ARM NEON, x86 AVX와 같은 기존 SIMD 방식보다 유연성이 뛰어납니다. 본 글에서는 RVV의 구조, 기술적 특징, 장점 및 실제 적용 사례를 중심으로 RVV의 현재와 미래를 조망합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의RVV는 RISC-V 아키텍처의 벡터 명령어 확장으로, 하나의 명령으로 다수의 데이터를 병렬 처리하는 기능을 지원합니다.목적데이터 집약적 작..

개요Chiplet 3D Stack은 여러 개의 기능별 칩렛(Chiplet)을 3차원으로 수직 적층(3D Stacking)하여 단일 패키지로 통합하는 첨단 반도체 설계 기술이다. 이는 공정 미세화의 한계와 단일 다이(DIE) 규모의 증가에 따른 수율 문제를 해결하면서, 높은 성능과 전력 효율을 동시에 달성할 수 있는 방법으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Chiplet 3D Stack은 기능별로 분리된 작은 칩(Chiplet)을 TSV(Through-Silicon Via), Micro-bump, Hybrid Bonding 등으로 연결해 3차원 공간에서 통합하는 기술이다.목적: 칩 설계의 유연성 확보 및 고성능/저전력 통합 구현필요성: SoC 단일 다이 공정의 한계 극복 및 패키징 효율 향상2. 특징 특징..

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, ..

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..

개요NVLink는 NVIDIA가 개발한 고속 GPU 인터커넥트 기술로, GPU 간 및 GPU-CPU 간 대역폭과 효율성을 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 합니다. 기존의 PCIe 인터페이스의 한계를 극복하고, 대규모 병렬 컴퓨팅 환경에서 탁월한 성능을 발휘하며, AI, HPC(High Performance Computing), 데이터센터 환경에서 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의NVLink는 NVIDIA GPU 및 CPU 간의 고대역폭, 저지연의 직렬 인터커넥트 기술입니다. 멀티 GPU 환경에서 더 빠른 메모리 공유와 동기화가 가능하도록 설계되어, 데이터 병목을 최소화하고 GPU 간 협업 처리를 원활하게 해줍니다.목적: PCIe 대비 높은 대역폭을 제공하여 GPU 간 병렬 작업 최적화필요성: ..

개요Near-Memory Compute(NMC)는 전통적 프로세서 중심 컴퓨팅에서 벗어나, 메모리 근처 또는 메모리 내부에 연산 기능을 배치하여 데이터 이동 비용과 병목을 최소화하는 차세대 컴퓨팅 아키텍처입니다. 특히 대규모 데이터 처리, 인공지능(AI), 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 성능과 에너지 효율을 획기적으로 개선할 수 있는 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의연산을 메모리 내부 혹은 인접한 영역에서 수행하여 데이터 이동 최소화 및 성능 향상을 도모하는 아키텍처목적데이터 이동에 따른 전력 소모 및 처리 지연 최소화필요성메모리-프로세서 간 전송 병목(Von Neumann Bottleneck) 극복NMC는 프로세서와 메모리 사이의 데이터 흐름을 근본적으로 재설계하는 혁신적..

개요Exokernel은 전통적인 운영체제 커널이 제공하는 추상화와 중재 기능을 최소화하여, 애플리케이션이 하드웨어 리소스를 직접 관리할 수 있도록 허용하는 운영체제 아키텍처입니다. 최소한의 커널 개입을 통해 극대화된 성능, 유연성, 그리고 리소스 제어를 목표로 하며, 고성능 컴퓨팅, 맞춤형 시스템, 연구용 플랫폼 등에서 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의리소스 보호만을 책임지고, 리소스 추상화는 사용자 애플리케이션이 담당하는 초경량 커널 아키텍처목적하드웨어 리소스를 애플리케이션이 직접 제어하도록 하여 최대 성능과 유연성 확보필요성전통적 커널 추상화로 인한 성능 저하, 비효율성 극복Exokernel은 '커널은 보호만, 추상화는 사용자 공간에서'라는 철학을 기반으로 설계되었습니다.2. 특..

개요NUMA(Non-Uniform Memory Access)는 다중 프로세서 시스템에서 각 CPU가 로컬 메모리에 빠르게 접근하고, 다른 CPU의 메모리에 상대적으로 느리게 접근하는 메모리 구조입니다. 고성능 컴퓨팅, 대형 서버, 클라우드 시스템에서 처리 성능과 확장성을 높이기 위해 필수적인 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의NUMA는 SMP(Symmetric Multi-Processing)의 확장된 형태로, CPU마다 고유의 메모리 영역(Node)을 갖고 있습니다. 각 CPU는 자신의 로컬 메모리에는 빠르게 접근할 수 있지만, 다른 CPU의 메모리(Node)에 접근할 경우 상대적으로 긴 지연 시간(latency)이 발생합니다. 이는 메모리 접근 속도의 '비균일성(Non-Uniform)'에서 유래한 용어입..

개요통합 메모리 아키텍처(UMA, Unified Memory Architecture)는 CPU와 GPU가 단일 메모리 공간을 공유하는 아키텍처로, 데이터 이동 비용을 줄이고 성능을 최적화하는 기술이다. 기존의 개별 메모리 시스템과 달리, UMA는 CPU와 GPU 간 메모리 복사를 최소화하여 고속 연산이 필요한 AI, 머신러닝, 그래픽 처리 등에 최적화되어 있다. 본 글에서는 UMA의 개념, 주요 특징, 장점과 한계, 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. 통합 메모리 아키텍처(UMA)란?UMA는 CPU와 GPU가 별도의 메모리를 가지지 않고, 동일한 메모리 풀을 공유하는 아키텍처이다. 기존에는 CPU와 GPU가 각각 독립된 메모리를 사용하여 데이터를 주고받아야 했지만, UMA를 활용하면 데이터 복사 없..

개요제로 카피 아키텍처(Zero Copy Architecture)는 데이터가 불필요한 복사 없이 직접 전송되는 방식으로, CPU 오버헤드를 줄이고 성능을 극대화하는 기술이다. 이는 네트워크 통신, 파일 입출력, 데이터 스트리밍 등에서 사용되며, 현대의 고성능 컴퓨팅 환경에서 필수적인 최적화 기법으로 자리 잡고 있다. 본 글에서는 제로 카피의 개념, 작동 원리, 주요 활용 사례 및 장점과 한계를 살펴본다.1. 제로 카피 아키텍처(Zero Copy Architecture)란?제로 카피(Zero Copy)란 데이터가 애플리케이션 메모리로 복사되지 않고, 직접 커널에서 사용자 공간 또는 네트워크로 전달되는 방식을 의미한다. 기존 방식에서는 데이터가 여러 번 복사되며 CPU와 메모리 자원이 낭비되지만, 제로 카피..

개요PIM(Processing in Memory)은 데이터를 저장하는 메모리 내에서 직접 연산을 수행하는 기술로, 기존의 CPU·GPU 중심의 연산 방식과 차별화된다. 이는 데이터 이동의 병목 현상을 줄이고, 높은 에너지 효율성과 성능 향상을 제공한다. 본 글에서는 PIM의 개념, 동작 원리, 장점과 한계, 그리고 주요 활용 사례를 살펴본다.1. PIM(Processing in Memory)이란?PIM(Processing in Memory)은 메모리 내에서 연산을 수행함으로써 데이터 이동을 최소화하는 컴퓨팅 아키텍처이다. 기존의 컴퓨팅 모델에서는 CPU나 GPU가 메모리에서 데이터를 가져와 연산 후 다시 저장하는 방식이지만, PIM은 메모리 자체에서 연산을 수행하여 처리 속도를 향상시킨다.✅ PIM은 대..