고대역폭 메모리(HBM)는 AI 반도체, 고성능 서버, GPU 시장에서 필수적인 부품으로 자리잡고 있습니다. 특히 HBM2e와 HBM3는 현재 업계에서 가장 널리 사용되는 고성능 메모리 규격으로, 삼성전자와 엔비디아를 중심으로 그 활용이 빠르게 확산되고 있습니다. 본 글에서는 HBM2e와 HBM3의 주요 차이점, 기술 구조, 성능, 실제 채택 사례 등을 상세히 비교해드립니다. 향후 HBM 선택 기준이 될 핵심 포인트를 확인해보세요.
1. HBM2e와 HBM3의 주요 기술 비교
HBM2e는 2020년 이후 본격 상용화된 고대역폭 메모리로, HBM2의 확장 버전입니다. 3.2~3.6Gbps의 전송 속도를 제공하며, 대역폭은 최대 460GB/s, 총 용량은 최대 16GB까지 지원됩니다. 기존 HBM2보다 전송 속도와 용량이 개선되었고, 주로 고성능 컴퓨팅(HPC), 고사양 GPU, AI 트레이닝 장비에 활용됐습니다. HBM3는 HBM2e의 뒤를 잇는 차세대 메모리로, 2022년부터 개발이 시작돼 2023년부터 본격 채택되기 시작했습니다. HBM3는 6.4Gbps 이상의 전송 속도를 지원하며, 대역폭은 819GB/s 이상으로 향상되었습니다. 칩당 용량은 최대 24GB에 달하며, 이는 HBM2e 대비 약 50% 이상 향상된 수치입니다.
핵심 차이는 다음과 같습니다.
- 속도: HBM2e(최대 3.6Gbps) vs HBM3(최대 6.4Gbps 이상)
- 대역폭: HBM2e(최대 460GB/s) vs HBM3(최대 819GB/s 이상)
- 용량: HBM2e(최대 16GB) vs HBM3(최대 24GB 이상)
- 전력 효율: HBM3는 전력당 성능(Watt당 GB/s)에서 HBM2e 대비 약 20~30% 우수
이 외에도, HBM3는 12단 적층(3D TSV)을 기반으로 고집적을 실현하였으며, 칩 간 통신 지연(Latency)을 대폭 줄이기 위한 회로 최적화 기술이 도입되었습니다.
2. 삼성전자의 HBM 기술 발전 흐름
삼성전자는 HBM 시장에서 기술 선도 기업으로, HBM2, HBM2e, HBM3, HBM3e까지 이어지는 전 라인업을 보유하고 있습니다. 특히 HBM3 개발에서 후발주자로 출발했으나, 2024년 HBM3e 12단 적층 기술을 세계 최초로 상용화하며 시장 재편에 성공했습니다. HBM2e의 경우 삼성은 2020년부터 안정적인 양산체계를 구축해, 엔비디아 A100, AMD Instinct GPU 등의 고성능 칩에 공급한 바 있습니다. 당시에는 SK하이닉스와 함께 양강 체제를 형성하며 안정적인 공급 라인을 구축했습니다.
HBM3에서는 삼성의 접근 전략이 달라졌습니다. 단순한 성능 향상이 아닌 발열 제어, 신호 무결성, 고적층 기술을 중심으로 기술 차별화를 시도했습니다. 삼성의 12단 HBM3e는 8단 대비 공간 효율은 그대로 유지하면서 용량을 50% 이상 늘렸고, 발열 문제를 해결하기 위해 새로운 열 확산 재료를 도입했습니다.
또한 삼성은 엔비디아의 AI GPU B100 시리즈에 HBM3e 공급을 협의 중이며, 2025년 상반기부터 본격적인 출하를 시작할 예정입니다. 이를 통해 HBM2e에서 HBM3로의 기술 전환을 완성하는 한편, 차세대 HBM4 기술에도 착수하고 있습니다.
엔비디아의 실제 채택 사례 비교
엔비디아는 GPU 중심 AI 반도체 시장의 절대 강자로, HBM 메모리 도입에서도 가장 앞선 행보를 보여왔습니다. A100, H100, B100 등 최신 GPU 제품군에는 각각 HBM2e와 HBM3, HBM3e가 순차적으로 탑재되었습니다.
- A100: HBM2e 40GB 탑재, 최대 대역폭 1555GB/s. 2020~2022년 주요 AI 트레이닝 칩으로 사용됨.
- H100: HBM3 80GB 탑재, 최대 대역폭 3TB/s에 근접. GPT-4 모델 훈련 시 사용된 대표 GPU.
- B100: HBM3e 192GB 탑재 예정. 2025년 출시 목표이며, 초거대 AI 모델을 위한 특화형 설계.
HBM2e 시절의 엔비디아는 SK하이닉스, 마이크론과 협력했으나, HBM3부터는 삼성전자와도 적극적인 협력 관계를 맺고 있습니다. 특히 B100 시리즈의 일부 SKU는 삼성 HBM3e로 구성될 예정이며, 이를 통해 메모리 다변화 전략을 실현하고 있습니다. 실제 테스트 결과에 따르면, HBM3 기반 GPU는 기존 HBM2e 기반 대비 AI 트레이닝 속도가 약 30~40% 향상되며, 전력 소비는 오히려 줄어드는 것으로 나타났습니다. 이는 대규모 AI 학습 환경에서 비용 절감과 성능 최적화를 동시에 달성할 수 있는 매우 중요한 포인트입니다. 또한 엔비디아는 자체 설계 툴에서 삼성 HBM3 제품을 표준 사양으로 채택하는 움직임도 보이고 있어, 향후 HBM 선택 기준에서 HBM2e는 점차 구형으로 분류되고 HBM3 이상 제품이 주류를 이룰 전망입니다.
HBM2e와 HBM3는 기술 사양, 성능, 용량 등에서 뚜렷한 차이를 보이며, AI 반도체 환경에서 선택 기준이 점차 고도화되고 있습니다. 삼성전자와 엔비디아의 사례를 통해 보듯, 시장은 빠르게 HBM3 이상으로 전환 중이며, 발열 제어, 용량 확장, 전력 효율이 핵심 포인트입니다. AI 인프라 구축, 반도체 투자, 고성능 컴퓨팅 시스템을 고려하는 분들은 이제 HBM3 이상의 메모리 사양을 기본으로 고려해야 할 시점입니다.