엔비디아 관점에서 보는 HBM3(HBM3E) vs HBM4: 무엇이 어떻게 달라지나?

엔비디아 HBM3(HBM3E)와 HBM4, 무엇이 핵심적으로 달라질까?

I. 먼저 한 줄 정리: “HBM은 누가 만들고, 엔비디아는 무엇을 얻나?”

HBM(High Bandwidth Memory)은 엔비디아가 직접 제조하는 메모리가 아니라, SK hynix·삼성·마이크론 같은 메모리 업체가 만들고, 엔비디아는 이를 GPU 패키지에 탑재해 초고대역폭을 확보합니다.

 

엔비디아 관점의 본질
AI 모델이 커질수록 연산(FLOPS) 못지않게 메모리 대역폭이 성능/효율을 좌우합니다. HBM은 GPU가 놀지 않게 만드는 “데이터 고속도로”에 가깝습니다.

 

엔비디아 HBM3(HBM3E)와 HBM4, 무엇이 핵심적으로 달라질까?

 

II. HBM이 왜 GPU(특히 AI)에서 결정적일까?

• 대역폭 병목 완화: 연산이 빨라도 데이터를 못 가져오면 GPU가 대기합니다.
• 전력 대비 효율: 동일 연산에서 “메모리 대역폭 효율”이 비용(TCO)에 직결됩니다.
• 대형 모델/긴 컨텍스트: 파라미터·배치·컨텍스트가 커질수록 메모리 요구가 커집니다.

포인트는 “GPU 성능 = 코어 성능 × (메모리 대역폭/지연)”처럼 체감된다는 점입니다. 그래서 엔비디아는 GPU 세대 전환 시 HBM 세대 전환을 함께 묶어갑니다.

 

III. HBM3(표준) · HBM3E(주력) · HBM4(차세대) 핵심 차이

1. HBM3 (JEDEC 표준)

• 스택당 1024-bit 인터페이스
• 핀당 최대 6.4 Gb/s 수준이 대표적인 표준 스펙으로 인용
• 조합 결과: 스택당 약 819 GB/s 수준 언급 사례가 많음

2. HBM3E (HBM3의 “고속 확장” 버전)

• HBM3 기반에서 핀 속도를 더 끌어올린 제품군 (공급사 구현/속도 차이 존재)
• 엔비디아 Blackwell 계열이 HBM3E를 전면에 내세움
• 예: DGX B200은 HBM3E 총 1,440GB, 총 대역폭 64TB/s를 공개

3. HBM4 (JEDEC HBM4)

• 가장 큰 구조 변화: 스택당 인터페이스 폭이 2배(2048-bit)
• 최대 8 Gb/s 및 2048-bit 조합으로 스택당 ~2 TB/s급 목표가 언급됨.
• 엔비디아는 차세대 Rubin(루빈) 플랫폼에서 HBM4 채택을 공식적으로 강조

 

IV. 숫자로 보는 업그레이드: “HBM3E → HBM4가 점프인 이유”

HBM3 → HBM3E가 핀 속도 경쟁(고속화)이라면, HBM3E → HBM4는 버스 폭 자체를 2배로 키우는 구조적 변화입니다. 즉, “속도만 더 올리는” 방식보다 큰 폭으로 대역폭을 확보할 수 있습니다.

 

구분	HBM3	HBM3E	HBM4
핵심 포인트	표준 스펙 기반 대역폭	HBM3 기반 고속화(핀 속도↑)	인터페이스 폭 2배(2048-bit)로 구조 점프
인터페이스 폭(스택)	1024-bit	1024-bit (기본 구조는 유사)	2048-bit
대역폭(대표 언급)	스택당 ~819 GB/s (사례)	제품/공급사별 상이	스택당 ~2 TB/s급 목표(표준 언급)
엔비디아 적용	세대/제품군에 따라	Blackwell 주요 제품군	Rubin 플랫폼에서 강조

 

V. 엔비디아 로드맵 관점: Blackwell은 HBM3E, Rubin은 HBM4

• Blackwell(현/직전 주력): HBM3E 기반으로 시스템 대역폭을 크게 확대
• Rubin(차세대): HBM4로 “인터페이스 폭 2배” 기반의 더 큰 대역폭 점프를 목표

 

VI. HBM4가 “엔비디아에게” 주는 체감 이점 3가지

1. 대형 모델 병목 완화: 대역폭 증가로 데이터 공급이 원활해져 실효 성능이 오를 가능성
2. 핀 속도만 올리는 방식의 한계 완화: 신호/발열/수율 난도가 커지는 문제를 구조 변화로 일부 완충
3. 공급망 경쟁 심화: 누가 먼저 안정적 수율·성능·인증을 확보하느냐가 GPU 공급/출시에 영향

결론 한 문장
HBM3E는 “지금 당장 엔비디아 AI GPU의 주력 동력”이고, HBM4는 “대역폭을 구조적으로 점프시키는 다음 메인 엔진”입니다.

 

VII. 자주 묻는 질문(FAQ)

Q1. HBM3E가 있으면 HBM4는 필요 없지 않나?

HBM3E는 “속도를 더 올린” 확장이지만, AI 워크로드가 계속 커지면 결국 버스 폭/구조 자체를 키우는 방향이 필요해집니다. HBM4는 그 구조 전환의 대표입니다.

Q2. 엔비디아가 HBM을 직접 만들지 않는데, 왜 엔비디아 이야기로 봐야 하나?

HBM은 GPU 패키징, 전력/열, 보드/시스템 설계와 강하게 얽혀 있습니다. 결국 “엔비디아 GPU의 성능·출하량·비용”에 HBM이 직접 영향을 주기 때문에, 엔비디아 관점에서 정리하면 훨씬 실용적입니다.

Q3. HBM4가 나오면 AI 추론도 확 빨라지나?

추론 속도는 모델 크기, 배치, 정밀도, 커널 최적화, 네트워크 등 변수가 많지만, 병목이 “메모리 대역폭”에 걸려 있는 워크로드라면 HBM4의 체감이 커질 수 있습니다.

 

HBM 진화: HBM3에서 HBM4까지, 그리고 AI 메모리 전쟁

 

VIII. 요약 카드

HBM3: 1024-bit 기반, 표준 스펙 중심

HBM3E: HBM3 고속화(핀 속도↑), Blackwell 주력

HBM4: 2048-bit로 구조 점프, Rubin에서 강조