AI 반도체 관련 뉴스를 보다 보면 GPU와 HBM이라는 단어는 자주 보게 됩니다.
특히 생성형 AI가 빠르게 성장하면서 GPU 성능뿐 아니라 HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)의 중요성도 함께 커졌습니다.
그런데 GPU와 HBM만 있다고 AI 반도체가 완성되는 것은 아닙니다.
두 부품 사이에서 데이터를 빠르게 주고받을 수 있도록 연결해주는 구조가 필요합니다.
이때 중요한 역할을 하는 것이 Interposer(인터포저)입니다.
인터포저는 쉽게 말하면 GPU와 HBM 사이에 놓여 두 부품을 아주 촘촘하게 연결해주는 중간 기판 같은 역할을 합니다.
겉으로 잘 드러나는 부품은 아니지만 AI 반도체의 성능을 끌어올리는 데 중요한 부분입니다.
1. GPU와 HBM은 왜 가까이 붙어 있어야 할까
AI 모델은 계산량이 매우 많습니다.
GPU는 수많은 계산을 동시에 처리하지만, 계산에 필요한 데이터를 메모리에서 계속 불러와야 합니다.
문제는 GPU가 아무리 빨라도 메모리에서 데이터를 제때 가져오지 못하면 기다리는 시간이 생긴다는 점입니다.
이런 현상을 Memory Bottleneck(메모리 병목)이라고 부릅니다.
AI 모델이 커질수록 읽어야 할 데이터도 많아지기 때문에 메모리 속도가 더 중요해집니다.
그래서 기존 DDR 메모리보다 훨씬 빠른 HBM이 사용됩니다.
그리고 GPU와 HBM 사이의 거리를 줄이고 더 많은 신호선을 연결하기 위해 인터포저가 필요해집니다.
2. 인터포저는 단순한 받침판이 아니다
인터포저를 그냥 반도체 아래에 들어가는 받침판 정도로 생각하면 역할을 제대로 이해하기 어렵습니다.
핵심은 연결 밀도입니다.
GPU와 HBM 사이에는 엄청나게 많은 전기 신호가 오갑니다.
일반적인 기판만 사용하면 이렇게 많은 신호를 짧은 거리에서 연결하기 어렵습니다.
인터포저는 매우 미세한 배선을 만들어 GPU와 HBM 사이를 연결할 수 있습니다.
쉽게 비유하면 일반 도로 몇 개로 연결하던 것을 수백 개의 고속도로로 바꾸는 것과 비슷합니다.
데이터가 이동할 수 있는 길을 넓히는 것입니다.
3. HBM이 빠른 이유도 연결 구조와 관계가 있다
HBM은 여러 개의 DRAM 칩을 위로 쌓아 만든 메모리입니다.
일반 메모리보다 훨씬 넓은 데이터 통로를 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.
이 넓은 데이터 통로를 제대로 활용하려면 GPU와 HBM 사이에도 많은 연결이 필요합니다.
인터포저는 이 역할을 담당합니다.
GPU와 여러 개의 HBM 스택을 한 패키지 안에 가깝게 배치하고 신호를 연결합니다.
덕분에 데이터를 빠르게 주고받을 수 있습니다.
결국 HBM의 높은 대역폭을 실제 AI 반도체 성능으로 연결해주는 구조 가운데 하나가 인터포저입니다.
4. AI 반도체가 커질수록 인터포저도 중요해진다
초기 반도체는 하나의 칩 안에 가능한 많은 기능을 넣는 방식으로 발전했습니다.
하지만 최근 AI 반도체는 하나의 칩만으로 모든 기능을 넣기 어려워지고 있습니다.
GPU는 점점 커지고, HBM 개수도 늘어납니다.
여러 칩을 하나의 패키지 안에 배치하려면 이들을 연결할 수 있는 넓은 공간이 필요합니다.
그래서 AI 반도체가 커질수록 인터포저의 크기와 기술 난이도도 함께 올라갑니다.
5. Silicon Interposer(실리콘 인터포저)가 많이 사용되는 이유
AI 반도체에서는 Silicon Interposer(실리콘 인터포저)가 많이 사용됩니다.
실리콘은 일반적인 반도체를 만드는 데 사용하는 재료입니다.
실리콘 인터포저의 장점은 매우 미세한 배선을 만들 수 있다는 점입니다.
GPU와 HBM처럼 연결이 많은 부품을 촘촘하게 연결하기에 유리합니다.
또 신호 전달 속도와 안정성도 높일 수 있습니다.
그래서 고성능 AI 반도체 패키징에서 중요한 기술로 사용됩니다.
6. 2.5D Packaging(2.5차원 패키징)이라는 말이 나오는 이유
GPU와 HBM을 인터포저 위에 나란히 올려 연결하는 방식을 2.5D Packaging(2.5차원 패키징)이라고 부르기도 합니다.
왜 2D도 아니고 3D도 아닌 2.5D인지 처음 보면 조금 이상합니다.
GPU와 HBM이 완전히 위아래로 쌓이는 것은 아니지만 하나의 인터포저 위에서 매우 가깝게 연결되기 때문입니다.
기존 평면 구조보다 훨씬 높은 연결 밀도를 가지지만 완전한 3차원 적층과는 다르기 때문에 2.5D라고 부릅니다.
AI GPU 패키징에서 이 방식이 많이 사용됩니다.
7. 인터포저 안에는 수많은 미세 배선이 들어간다
인터포저가 중요한 이유는 내부에 들어가는 배선 때문입니다.
GPU와 HBM 사이에는 수천 개 이상의 신호 연결이 필요할 수 있습니다.
이 배선이 길어지면 신호 전달 시간이 늘어나고 전력 손실도 커질 수 있습니다.
인터포저는 아주 짧은 거리 안에서 많은 연결을 만들 수 있습니다.
덕분에 데이터를 빠르게 이동시키면서 전력 효율도 높일 수 있습니다.
AI 반도체에서 단순히 연산속도만 중요한 것이 아니라 데이터 이동거리도 중요한 이유입니다.
8. 데이터 이동이 전력을 많이 사용하는 이유
AI 반도체에서는 계산 자체도 전력을 많이 사용하지만 데이터를 이동하는 데도 상당한 전력이 필요합니다.
GPU가 HBM에서 데이터를 계속 가져오고 다시 저장하기 때문입니다.
데이터 이동거리가 길어질수록 전력 소비가 늘어날 수 있습니다.
그래서 GPU와 HBM을 최대한 가까이 배치하려고 합니다.
인터포저를 사용하면 두 부품 사이 거리를 줄이고 연결을 넓힐 수 있습니다.
이런 구조는 성능뿐 아니라 전력 효율에도 영향을 줍니다.
9. AI 모델이 커질수록 메모리 대역폭이 더 중요해진다
생성형 AI 모델은 수많은 Parameter(매개변수)를 가지고 있습니다.
사용자가 질문할 때 모델의 가중치를 계속 읽어야 합니다.
이 과정에서 메모리 대역폭이 부족하면 GPU가 계산할 준비가 되어 있어도 데이터를 기다려야 합니다.
그래서 최신 AI 반도체에서는 연산성능만 높이는 것이 아니라 HBM 용량과 대역폭도 함께 늘리고 있습니다.
그리고 HBM 개수가 늘어나면 GPU와 HBM을 연결하는 인터포저의 역할도 더 중요해집니다.
10. 인터포저 크기가 커지면 제조가 어려워진다
인터포저를 크게 만드는 것이 무조건 쉬운 것은 아닙니다.
크기가 커질수록 제조 과정에서 불량이 발생할 가능성도 커질 수 있습니다.
또 큰 실리콘 인터포저를 만들려면 웨이퍼에서 차지하는 면적도 커집니다.
한 장의 웨이퍼에서 만들 수 있는 인터포저 수가 줄어들 수 있다는 뜻입니다.
이 때문에 대형 AI 반도체 패키징에서는 인터포저 제조 비용도 중요한 문제입니다.
11. 수율이 중요한 이유
반도체 제조에서 Yield(수율)는 매우 중요합니다.
수율은 생산한 제품 가운데 정상적으로 사용할 수 있는 비율을 의미합니다.
인터포저 크기가 커지고 배선이 복잡해질수록 불량 가능성도 늘어날 수 있습니다.
GPU와 HBM이 모두 정상이어도 인터포저에 문제가 생기면 전체 패키지를 사용할 수 없을 수 있습니다.
그래서 고성능 AI 반도체에서는 패키징 기술 자체가 반도체 성능만큼 중요한 요소가 되고 있습니다.
12. 인터포저와 CoWoS는 어떤 관계일까
AI 반도체 기사에서 Interposer(인터포저)와 함께 CoWoS라는 단어도 자주 등장합니다.
CoWoS는 Chip-on-Wafer-on-Substrate의 약자로, 여러 칩을 하나의 패키지로 연결하는 첨단 패키징 기술입니다.
GPU와 HBM을 실리콘 인터포저 위에 배치하고 그 구조를 기판에 연결하는 방식이 대표적입니다.
즉 인터포저는 CoWoS 같은 첨단 패키징 안에서 핵심 연결층으로 사용될 수 있습니다.
그래서 HBM 수요가 늘어나면 CoWoS와 인터포저 생산능력도 함께 중요해집니다.
13. 패키징이 AI 반도체 성능을 좌우하는 시대
예전에는 반도체 성능을 이야기할 때 몇 나노 공정인지가 가장 먼저 언급됐습니다.
미세공정이 발전하면 더 많은 트랜지스터를 넣고 성능과 전력 효율을 높일 수 있었기 때문입니다.
하지만 AI 반도체가 커지면서 하나의 칩 공정만으로 성능을 높이는 데 한계가 생기고 있습니다.
그래서 여러 칩을 얼마나 잘 연결하는지가 중요해지고 있습니다.
이런 흐름을 Advanced Packaging(첨단 패키징)이라고 합니다.
인터포저는 이 첨단 패키징의 핵심 부품 가운데 하나입니다.
14. Chiplet(칩렛) 구조에서도 연결 기술이 중요하다
최근 반도체에서는 Chiplet(칩렛)이라는 구조도 많이 사용됩니다.
칩렛은 하나의 거대한 칩을 만드는 대신 여러 개의 작은 칩을 나눠 만들고 나중에 연결하는 방식입니다.
이렇게 하면 각 기능에 맞는 공정을 따로 사용할 수도 있고 생산 수율을 높이는 데도 도움이 될 수 있습니다.
하지만 칩을 여러 개로 나누면 다시 연결해야 하는 문제가 생깁니다.
그래서 인터포저 같은 고밀도 연결 기술이 중요해집니다.
앞으로 반도체가 하나의 거대한 칩보다 여러 칩을 연결하는 방향으로 발전할수록 인터포저 기술도 함께 발전할 가능성이 있습니다.
15. 인터포저가 없으면 HBM을 사용할 수 없는 것일까
HBM을 사용한다고 해서 무조건 하나의 방식만 가능한 것은 아닙니다.
패키징 기술도 계속 발전하고 있기 때문입니다.
실리콘 인터포저를 사용하는 방식 외에 다른 재료나 새로운 연결 기술을 사용하는 방법도 연구되고 있습니다.
중요한 것은 GPU와 HBM 사이에 매우 넓은 데이터 통로를 만들 수 있느냐입니다.
현재 고성능 AI 반도체에서는 실리콘 인터포저가 중요한 역할을 하고 있지만 앞으로 구조가 계속 바뀔 가능성도 있습니다.
16. 인터포저 비용이 AI GPU 가격에도 영향을 줄 수 있다
고성능 AI GPU의 가격은 GPU 칩 하나의 가격으로만 결정되지 않습니다.
HBM도 필요하고 첨단 패키징도 필요합니다.
여기에 인터포저와 기판, 테스트 비용도 들어갑니다.
특히 AI 반도체는 크기가 크고 패키징 구조도 복잡합니다.
그래서 후공정 비용 비중이 과거보다 커질 수 있습니다.
AI 반도체 가격을 이해할 때 GPU 칩만 보는 것이 아니라 HBM과 패키징까지 함께 봐야 하는 이유입니다.
17. HBM 공급만 늘어난다고 AI GPU 생산이 늘어나는 것은 아니다
AI 반도체 공급 문제를 보면 HBM 부족 이야기가 자주 나옵니다.
하지만 실제 생산에서는 HBM 하나만 확보한다고 끝나는 것이 아닙니다.
GPU를 생산해야 하고, 인터포저와 패키징 공정도 확보해야 합니다.
여러 부품과 공정 가운데 하나라도 부족하면 최종 제품 생산이 제한될 수 있습니다.
그래서 AI 반도체 공급망은 생각보다 복잡합니다.
메모리 회사, 파운드리, 패키징 업체, 기판 업체가 모두 연결되어 있습니다.
18. 인터포저와 기판은 같은 것이 아니다
인터포저와 Substrate(패키지 기판)를 같은 부품으로 생각하기 쉽지만 역할이 다릅니다.
인터포저는 GPU와 HBM처럼 칩 사이를 매우 촘촘하게 연결하는 역할을 합니다.
패키지 기판은 이렇게 구성된 칩 패키지를 메인보드나 시스템과 연결하는 역할을 합니다.
쉽게 보면 인터포저는 칩과 칩 사이의 고속도로이고 기판은 그 고속도로를 외부 시스템과 연결하는 더 큰 도로라고 생각할 수 있습니다.
둘 다 중요하지만 요구되는 배선 밀도와 역할이 다릅니다.
19. 앞으로 인터포저 기술이 더 중요해질 가능성
AI 모델은 계속 커지고 있습니다.
GPU의 계산 성능도 높아지고 HBM 용량도 늘어나고 있습니다.
이런 흐름이 이어지면 GPU 한 개 주변에 더 많은 메모리를 배치하거나 여러 연산칩을 하나의 패키지에 넣어야 할 수 있습니다.
그러면 칩 사이를 연결하는 기술이 더 중요해집니다.
반도체 자체의 성능이 높아져도 연결 부분에서 병목이 생기면 전체 성능을 제대로 사용할 수 없기 때문입니다.
그래서 앞으로 AI 반도체 경쟁에서는 패키징과 인터포저 기술도 계속 중요하게 다뤄질 가능성이 높습니다.
20. HBM 인터포저를 정리해보면
HBM Interposer(HBM 인터포저)는 GPU와 HBM 사이를 매우 높은 밀도로 연결해주는 중간 연결층입니다.
GPU가 계산을 빠르게 하더라도 메모리에서 데이터를 충분히 공급받지 못하면 성능을 제대로 낼 수 없습니다.
인터포저는 GPU와 HBM을 가까이 배치하고 수많은 신호선을 연결해 데이터가 빠르게 이동할 수 있도록 도와줍니다.
이 때문에 HBM의 높은 대역폭을 실제 AI 반도체 성능으로 연결하는 데 중요한 역할을 합니다.
제가 보기에는 AI 반도체를 이해할 때 이제 GPU만 보면 부족합니다.
HBM이 얼마나 빠른지, GPU와 HBM을 어떻게 연결하는지, 패키징에서 병목이 없는지까지 함께 봐야 실제 성능 구조가 보입니다.
AI 모델이 커질수록 연산량만 늘어나는 것이 아니라 데이터를 이동해야 하는 양도 함께 커지기 때문입니다.
결국 인터포저는 눈에 잘 띄는 부품은 아니지만 GPU와 HBM 사이에서 데이터를 움직이는 길을 만들어주는 핵심 부품이라고 볼 수 있습니다.
그리고 AI 반도체가 여러 칩을 하나의 패키지로 묶는 방향으로 발전할수록 이런 연결 기술의 중요성도 더 커질 가능성이 높습니다.