hbm4e

트렌드포스는 10월 12일 조선비즈의 보도를 인용하여, AI 패키징이 더 많은 계산 및 저장 칩을 수용함에 따라, 계산 칩과 HBM을 연결하는 중 제 층이 크게 확대될 것으로 예상되며, 차세대 HBM의 열 관리가 더욱 중요해질 것이라고 전했습니다. 삼성전자는 내년부터 양산을 시작할 HBM4E의 열 관리 도전에 대응하기 위해 여러 기술을 준비하고 있습니다.현재 AI 중 제 층의 면적은 EUV 광각 인쇄기의 단일 노출 최대 면적 858 제곱 밀리미터의 5.5배에 달합니다. 반도체 장비 업계 관계자들은 HBM을 지탱하는 중 제 층이 해당 면적의 9배, 12배로 확대될 수 있으며, 최종적으로 약 40배에 이를 것이라고 예상하고 있습니다. 그 이유는 공정 미세화의 제한과 칩렛 방식의 2.5D 패키징의 보급으로, 단일 고급 공정 칩이 AI 연산력 요구를 충족하기 어려워 여러 계산 칩렛과 HBM이 동일한 중 제 층에 쌓이기 때문입니다.삼성은 혼합 구리 본딩과 열 경로 블록을 고려하고 있습니다. 전자는 구리 대 구리의 직접 연결로 쌓인 DRAM 칩 간의 미세 돌기를 대체하여 층 간 간격을 줄이고, 쌓기를 더 얇게 하며 열 관리를 개선할 수 있습니다. 삼성은 2026년 3월 NVIDIA GTC에서 이를 시연한 바 있습니다. 열 경로 블록은 HBM 기저 칩이 GPU와 고속 전송을 위한 D2D PHY 영역과 전용 열 경로를 구축하는 역할을 하며, 삼성은 HBM4E로 이를 검증하고 HBM5에 도입할 계획입니다. ETNews에 따르면, SK 하이닉스의 iHBM은 열이 집중되는 D2D PHY 주변에 고열 전도성이지만 전기 절연성이 있는 냉각 재료를 배치하여 열 저항을 약 30% 낮출 것으로 예상됩니다.

한국경제신문에 따르면, 삼성전자의 차세대 고대역폭 메모리 "12층 HBM4E" 제품이 엔비디아 및 주요 초대형 데이터 센터 운영업체의 품질 검증을 통과했습니다.

서울경제 보도에 따르면, 삼성전자는 내년에 제6세대 고대역폭 메모리 HBM4와 제7세대 HBM4E 등 HBM4 시리즈의 생산량을 올해보다 최소 두 배 이상 확대할 계획이다. 이 회사는 HBM용 DRAM 얇은 가공에 필요한 유리 기판 외주 세척량을 올해 매월 2만 장에서 내년 매월 5만 장으로 늘릴 예정이며, 이는 올해보다 2.5배 증가하는 것이다. 지난해 이 기판의 월 수요는 약 1만 장이었고, 올해는 지난해의 두 배로 증가했다.삼성전자가 집중적으로 확장하는 HBM4와 HBM4E는 12층 이상의 고적층 제품이 주를 이룬다. 이 회사는 올해 2월 제6세대 10나노급(1c) DRAM과 4나노 공정 기반 칩을 사용하는 HBM4의 양산을 시작했으며, 5월에는 엔비디아 등 고객에게 HBM4E 12층 샘플을 제공했다. 업계에서는 월 평균 웨이퍼 투입량 기준으로 삼성전자의 HBM 생산능력이 올해 약 18만 장에서 내년 약 25만 장으로 증가할 것으로 예상하며, 증가폭은 거의 40%에 달할 것으로 보인다; HBM4 시리즈 출하 비율은 올해 약 40%에서 내년 약 80%로 상승할 것으로 예상된다.

한국 언론 보도에 따르면, 삼성전자는 엔비디아(NVDA.O)의 요청에 따라 8층 제7세대 고대역폭 메모리(HBM4E)를 개발하고 있으며, 원래 계획된 12층, 16층 안보다 스택 높이를 상당히 낮추었습니다. 엔비디아가 제시한 속도 사양은 17-18Gbps로, 삼성 초기 HBM4E 14.4Gbps 샘플 속도보다 약 20% 높습니다. 이 제품은 NVHBM에 사용될 것으로 보도되고 있습니다.

서울경제 보도에 따르면, 삼성전자는 엔비디아의 요구에 맞춘 HBM4E(7세대) 8층 제품을 개발하고 있으며, 이를 통해 맞춤형 고대역폭 메모리 NVHBM 공급의 핵심 파트너 자리를 차지할 계획이다. 이 제품은 원래 계획된 12층, 16층보다 스택 높이를 줄였으며, 엔비디아가 제시한 속도 사양은 17-18Gbps로, 삼성의 초기 HBM4E 샘플 속도(14.4Gbps)보다 약 20% 높다. 이 제품은 엔비디아가 공개한 NVLink 최적화 사양의 NVHBM에 사용될 예정이다.8층 구조를 채택함으로써 이전의 스택 층수를 늘려 용량을 증가시키는 HBM 경쟁 논리와는 반대로 후공정 난이도와 수율 압박을 줄일 수 있어 공급 확대에 유리하며, 이는 엔비디아가 메모리 부족 문제를 완화하기 위한 전략으로 여겨진다. NVHBM은 내년 출시 예정인 차세대 AI GPU "Rubin Ultra"부터 적용될 것으로 예상되며, 이 GPU는 GPU 간 연결 규모를 72개에서 최대 576개로 확장하고, 더 빠른 HBM을 탑재한 수백 개의 GPU가 협력하여 전체 연산 능력을 향상시킬 것이다.맞춤형 HBM 시장에서 삼성은 SK 하이닉스와 마이크론보다 더 경쟁력이 있으며, NVHBM은 DRAM과 로직 칩 기반의 기본 칩 설계 생산 능력이 필요하기 때문에 삼성은 통합적으로 대응할 수 있다. 업계 관계자는 삼성은 HBM4에서 업계 최고 수준의 속도를 검증했으며, 속도 경쟁에서 우위를 점할 수 있을 것이라고 전했다.