삼성은 산호세에서 열리는 연례 메모리 테크 데이에서 GDDR7 메모리를 포함한 차세대 메모리 제품에 대한 일부 업데이트를 공개했습니다. 삼성은 GDDR7과 함께 다가오는 AI 및 컴퓨팅 GPU용으로 개발 중인 Shinebolt HBM3E 메모리를 발표했습니다.
GDDR7 메모리는 차세대 Blackwell RTX 50 시리즈 및 RDNA 4 RX 8000 시리즈 그래픽 카드에 등장할 예정입니다. 삼성은 세부 사항을 너무 많이 공개하지 않았지만, 대기 전력을 50% 줄이는 목표를 공개했습니다. 이는 전반적인 전력 소비를 줄이는 데 도움이 될 것이며, 다중 모니터 설정 및 비디오 재생에서도 전력 소비를 낮추는 데 도움이 될 것 예정입니다.
GDDR7 메모리는 GDDR6 및 GDDR6X의 1.35V 구동 전압을 1.2V로 낮춘 저전압에도 작동하도록 설정됩니다. 예상대로 최대 32Gbps의 고속을 가정하면 256비트 버스에서 총 1TB/s의 대역폭이 가능합니다. 384비트 버스의 경우 해당 대역폭은 50% 더 증가합니다.
삼성은 이전에 GDDR7 메모리가 GDDR6X의 PAM4와 달리 PAM3(펄스 진폭 변조) 신호를 활용할 것이라고 밝혔습니다. PAM4는 더 높은 주파수에 더 적합하지만 PAM3은 구현하기가 더 쉽기 때문에 저렴한 보급형 그래픽 카드에 적합합니다. 이는 미드레인지 GPU의 상대적으로 얇은 메모리 버스를 고려할 때 더 빠른 메모리가 유리할지라도 저렴한 GDDR6X 카드에 적용되지 않는 이유를 부분적으로 설명합니다.
PAM3은 더 낮은 평균 비트 오류율을 제공하지만 GDDR7이 제공하는 더 높은 고유 성능을 고려할 때 현재로서는 PAM4가 선호되는 옵션으로 보입니다. 물론, 이는 미래의 GDDR7X 표준에 대한 새로운 가능성으로 보입니다. 512비트 버스와 GDDR7X를 갖춘 가상의 RTX 5090 Ti는 2TB/s 이상의 대역폭 등급을 제공합니다.
출시 주기로 고려하면 GDDR7 장착한 그래픽 카드는 1년 이내로 예상되며, 고급 그래픽 카드로 제한될 것으로 예상됩니다. 차세대 보급형 카드에는 효과적인 비용이 될 때까지 GDDR6을 고수할 가능성이 매우 높습니다.
삼성은 차세대 HBM3E 메모리에 대해서도 발표했습니다. HBM3E 메모리가 게이밍 그래픽 카드에 포함되기를 바라지만 비용과 복잡성이 배제됩니다. 삼성은 자사의 Shinebolt 메모리가 핀당 최대 9.8Gb/s에 도달할 수 있으며, 이는 단일 HBM3E 스택에 1.225GB/s의 대역폭을 제공한다고 밝혔습니다. 이는 HBM3가 제공하는 819Gb/s보다 훨씬 높습니다.
여러 스택을 추가하면 그 수가 급증합니다. 자매 사이트인 Anandtech 에서 가져온 수치에 따르면, 플래그십 GPU는 이론적으로 7.35TB/s의 놀라운 대역폭을 갖춘 216GB의 메모리를 포함할 수 있습니다. 레퍼런스 RTX 4090은 이에 비해 거의 느린 1,008GB/s를 제공합니다.
삼성은 GDDR7을 대량 생산하고 있는지는 밝히지 않았습니다. GDDR7이 적용된 그래픽 카드가 출시되기까지 최소 1년 정도 남았다는 점을 고려하면 놀라운 일이 아니지만, 차세대 카드가 출시될 때 새로운 표준으로 시장을 선점할 것 같습니다.
※ 기사 내용 참조
[PC Gamer] Samsung talks up its fast and power-efficient GDDR7 memory | By Chris Szewczyk | October 23, 2023 | https://www.pcgamer.com/samsung-talks-up-its-fast-and-power-efficient-gddr7-memory/
[Samsung Newsroom] Samsung Electronics Holds Memory Tech Day 2023 Unveiling New Innovations To Lead the Hyperscale AI Era | San Jose on October 21, 2023 | https://news.samsung.com/global/samsung-electronics-holds-memory-tech-day-2023-unveiling-new-innovations-to-lead-the-hyperscale-ai-era
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