HBM4와 HBM3E 차이｜같은 36GB인데 데이터 처리량이 다른 이유

핵심부터 알아보기

HBM4는 HBM3E 다음 세대의 고대역폭 메모리입니다.

가장 큰 변화는 데이터 인터페이스 폭이 1,024비트에서 2,048비트로 넓어졌다는 점입니다.

같은 저장 용량이어도 초당 주고받는 데이터량은 달라질 수 있습니다.

다만 메모리 대역폭이 늘어난 만큼 AI 성능이 그대로 상승하는 것은 아닙니다.

자료 확인 기준: 2026년 9월 14일

HBM4와 HBM3E의 차이를 이해하려면 ‘얼마나 저장하는가’와 ‘얼마나 빠르게 전달하는가’를 먼저 나눠 봐야 합니다. 반도체 뉴스에 등장하는 GB와 TB/s는 서로 다른 능력을 나타내는 단위예요.

이번 글에서는 같은 36GB 제품의 비교에서 출발해,

통로의 폭과 베이스 다이가 왜 중요한지 살펴보겠습니다.

목차

1. HBM4란? AI 반도체에서 맡는 역할

2. 같은 36GB인데 무엇이 다를까

3. 2,048비트와 대역폭의 관계

4. 베이스 다이까지 살펴봐야 하는 이유

5. 성능·전력·양산 뉴스를 읽는 기준

1. HBM4란? AI 반도체에서 맡는 역할

HBM은 High Bandwidth Memory의 약자로, 고대역폭 메모리를 뜻합니다.

여러 장의 D램을 수직으로 쌓아 많은 데이터를 주고받도록 만든 메모리입니다.

일반적인 AI 가속기 패키지에서는 GPU 같은 연산 칩 가까이에 HBM을 배치합니다.

계산에 필요한 데이터를 공급하고 계산 결과를 저장하는 역할을 맡아요.

AI 모델을 실행할 때는 많은 데이터를 반복해서 읽고 써야 합니다.

연산 칩이 빨라도 데이터를 제때 공급받지 못하면 계산을 기다리는 시간이 생길 수 있습니다.

HBM4가 해결하려는 문제

더 많은 데이터를 전달해 메모리 공급 속도가 연산의 발목을 잡는 상황을 줄이는 것입니다.

GPU 자체의 계산 능력을 대신하는 부품은 아닙니다.

이름에 붙은 숫자도 구분해 두세요. HBM4의 ‘4’는 네 장을 쌓았다는 의미가 아닙니다.

제품 세대와 실제 적층 수는 별도로 확인해야 합니다.

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2. 같은 36GB인데 무엇이 다를까

“저장 용량이 같아도 데이터를 내보내는 통로에 따라 초당 전달량은 달라집니다.”

마이크론 공식 제품 자료에는 HBM3E와 HBM4 모두 12단·36GB 구성이 나옵니다.

저장 용량이 같다는 이유로 두 제품의 데이터 전달 능력까지 같다고 볼 수는 없습니다.

비교 항목	HBM3E	HBM4
인터페이스 폭	1,024비트	2,048비트
대역폭 예시	스택당 1.2TB/s 초과	스택당 2.8TB/s 초과
용량 예시	12단·36GB	12단·36GB

대역폭과 용량은 마이크론 공식 제품의 예시입니다. 모든 제조사의 제품 사양이나 해당 세대의 표준 상한을 뜻하지 않습니다.

스택은 여러 D램을 쌓은 한 묶음을 의미합니다.

 

GB는 저장 공간, TB/s는 초당 데이터 전송량입니다.

크기가 같은 창고라도 출입구와 운송 설비에 따라 시간당 처리하는 물량이 달라지는 것과 비슷해요.

용량은 적층 수와 D램 한 장의 용량에 영향을 받습니다.

대역폭은 인터페이스 폭과 핀당 전송속도 등을 함께 살펴봐야 합니다.

그래서 ‘더 많이 쌓았다’와 ‘더 빠르게 전달한다’는 같은 설명이 아닙니다.

3. 2,048비트와 대역폭의 관계

HBM4의 핵심 변화는 동시에 데이터를 전달하는 통로가 넓어졌다는 것입니다.

HBM3E의 1,024비트에서 HBM4의 2,048비트로, 인터페이스 폭이 두 배가 됐습니다.

고속도로에서 자동차의 속도를 높이는 것과 차선을 늘리는 것은 다른 방법이죠.

핀당 전송속도는 차의 속도에, 인터페이스 폭은 차선 수에 비유할 수 있습니다.

조건을 같게 둔 단순 계산

핀당 전송속도를 양쪽 모두 8Gbps로 가정하면 다음과 같습니다.

1,024비트: 8 × 1,024 ÷ 8
= 1,024GB/s

2,048비트: 8 × 2,048 ÷ 8
= 2,048GB/s

1바이트는 8비트이므로 8로 나눕니다. 실제 제품 측정값이 아닌, 통로 폭의 영향을 보여주는 이론적 계산입니다.

실제 제품에서는 핀당 속도도 달라질 수 있습니다.

따라서 ‘몇 Gbps’만 비교하기보다 스택당 전체 대역폭이 얼마인지 확인하는 편이 정확합니다.

여러 스택을 사용하는 AI 가속기 전체의 대역폭은 또 다른 기준입니다.

기사에 나온 TB/s가 스택 하나의 수치인지, 가속기 전체의 수치인지도 확인해 보세요.

4. 베이스 다이까지 살펴봐야 하는 이유

HBM 아래쪽의 베이스 다이는 외부와의 연결 등을 담당하는 바탕 칩입니다.

HBM4에서 새로 생긴 부품은 아니지만,

성능과 전력 효율을 맞추는 과정에서 중요하게 다뤄지고 있습니다.

SK하이닉스는 2024년 4월 TSMC와의 협력을 발표하면서

HBM4 베이스 다이에 TSMC의 첨단 로직 공정을 활용할 계획이라고 밝혔습니다.

회사는 이를 통해 제한된 공간에 추가 기능을 넣고,

고객이 요구하는 성능과 전력 효율에 대응할 수 있다고 설명했습니다.

산업 관점에서 읽으면

HBM 경쟁은 D램 자체뿐 아니라 베이스 다이 설계·파운드리 공정·첨단 패키징을

함께 살펴봐야 하는 방향으로 확장되고 있다고 해석할 수 있습니다.

다만 제조사마다 적용 공정과 설계 방향은 다를 수 있습니다.

모든 HBM4가 같은 방식으로 만들어지거나,

모두 특정 고객 전용 제품이라고 일반화하면 안 됩니다.

5. 성능·전력·양산 뉴스를 읽는 기준

대역폭 증가가 AI 성능 증가율은 아닙니다

메모리에서 데이터를 가져오는 속도가 병목인 작업은 대역폭 확대의 도움을 받을 수 있습니다.

반면 연산 능력이나 장치 간 통신이 한계인 작업에서는 효과가 달라져요.

성능 개선 수치를 볼 때는 어떤 AI 모델과 작업 조건에서 측정했는지 확인해야 합니다.

통로가 두 배 넓어졌다는 사실만으로 응답속도나 학습시간을 계산할 수는 없습니다.

전력 효율과 총소비전력을 구분하세요

데이터 1비트를 전달하는 데 필요한 에너지가 줄어드는 것과 제품 전체 소비전력이 줄어드는 것은 다른 이야기입니다. 처리하는 데이터량이 늘면 총소비전력은 다르게 움직일 수 있습니다.

마이크론도 HBM4 제품 페이지에서 전력 효율 비교 기준을 비슷한 속도에서의 비트당 에너지인 pJ/bit로 설명합니다. ‘효율 개선’이라는 표현 뒤의 측정 조건까지 봐야 하는 이유입니다.

샘플 공급과 양산을 나누어 보세요

고객 평가를 위한 샘플 공급과 본격적인 양산 출하는 구분해야 합니다.

기업 실적과 연결하려면 고객 인증, 수율, 출하량과 이익률까지 확인할 필요가 있습니다.

비교할 때 주의할 점

서로 다른 제조사의 최고 사양, 다른 적층 수, 샘플과 양산 제품을 한 줄에 놓고 우열을 단정하지 마세요.

비교 조건이 같아야 숫자의 의미도 분명해집니다.

HBM4를 이해하는 세 가지 기준

용량: 얼마나 많은 데이터를 담는가

대역폭: 초당 얼마나 많은 데이터를 옮기는가

효율: 그 과정에서 에너지를 얼마나 사용하는가

HBM4와 HBM3E를 비교할 때는 넓어진 통로를 출발점으로, 실제 제품 사양과 시스템 조건까지 확인하면 됩니다.

공식 자료 확인

인터페이스 폭·대역폭·용량 비교

마이크론 HBM3E 사양 보기

HBM4 사양·전력 효율 비교 기준

마이크론 HBM4 사양 보기

베이스 다이·첨단 패키징 협력 발표
SK하이닉스, 2024년 4월 19일

SK하이닉스·TSMC 협력 내용 보기

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HBM 뜻과 역할｜GPU 성능만으로 AI 속도를 설명할 수 없는 이유