AI 시대의 필수지식, MPU와 HBM의 차이까지 한눈에 이해하기
정부가 이토록 자주 경제 관련 브리핑을 내놓은 적이 있었던가 싶습니다. 특히 최근에는 인공지능(AI)과 관련된 발표가 거의 매주 나오고 있습니다. AI 반도체 투자, 데이터센터 인프라 확대, AI 인재 육성, AI 윤리 기준까지… 온 나라가 인공지능과 관련된 이야기로 떠들썩합니다. 그런데 문제는, 정작 AI라는 개념조차 낯선 분들에게 이 모든 뉴스가 마치 외국어처럼 들린다는 데 있습니다. 뉴스에 나오는 용어들은 GPU, HBM, 파운데이션모델, 피지컬AI, 로봇AI, MPU 같은 단어들로 가득 차 있습니다. 말 그대로 'AI 경제용어의 숲'이 펼쳐진 셈입니다. 그래서 오늘은 이 숲을 천천히 걸어보려 합니다. 가능하면 쉽고 현실적인 언어로 설명드리겠습니다. GPU와 HBM, AI 뇌의 엔진과 연료 먼저 GPU입니다. 흔히 CPU는 컴퓨터의 머리라 불리죠. 그럼 GPU는 무엇일까요? 그래픽카드에서 나오는 용어인데, 지금은 'AI의 심장'이라 불릴 정도로 중요해졌습니다. GPU는 수천 개의 코어를 활용해 데이터를 동시에 처리할 수 있는 구조를 갖고 있습니다. AI 모델이 수많은 데이터를 빠르게 계산해야 할 때 이 병렬 처리 능력이 결정적인 차이를 만들어냅니다. 하지만 GPU 혼자선 힘을 제대로 발휘할 수 없습니다. 아무리 좋은 엔진도 연료 공급이 제대로 되지 않으면 출력을 낼 수 없듯, GPU도 메모리 대역폭이 좁으면 성능이 제한됩니다. 여기서 등장하는 것이 HBM(High Bandwidth Memory)입니다. 일반적인 D램보다 훨씬 빠른 속도로 대용량 데이터를 GPU에 전달해주는 고속 메모리입니다. HBM은 GPU 바로 옆에 탑재돼 초당 수백 기가바이트 수준의 데이터 전송을 가능하게 합니다. 결국, GPU와 HBM은 AI 모델 학습에서 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 하나가 빠르면 다른 하나도 빠르게 움직여야 하죠. 이 때문에 HBM을 얼마나 잘 만들 수 있는지가 AI 반도체 산업의 경쟁력을 좌우하는 요소가 되고 있습니다. 파운데...