직무 · 삼성전자 / 회로설계
Q. HBM PIM 관련
강강줜
삼성전자 HBM PIM에 활용되는 회로 IP는 어떠한 것들이 있나요?
2025.03.03
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학교: 서울 중하위권대학 학점: 3.8/4.5 1.자작자동차 대회 참가-차량 내 제어 회로 설계(PCB), STM32를 활용한 디스플레이 및 데이터로거 펌웨어 개발, 하네스, PCB 디버깅 경험 등등 2.IDEC 교육 수료: Touch IC를 위한 CMOS AFE 회로 설계 실습 Verilog HDL을 이용한 디지털회로 설계 3.외부교육: Virtuoso를 활용한 ADC 설계 학부연구생: CNN 영상분석기반 스마트 안전 모니터링 시스템 개발 논문:모터 3상 신호를 활용한 STFT-ViT 기반 PMSM 고정자 결함 진단 1. 여기에 아날로그IC설계 과목을 수강하여 LDO를 Virtuoso를 활용하여 설계한 경험도 있습니다. 하지만 시험을 보러가지 못해서 C+를 받아 재수강을 해야하는 상황인데, 위 경험을 자소서에 활용해도 괜찮을까요? 2. 삼성전자DX JD를 읽었을 때 DA 회로설계와, MX 회로설계 중 어디를 지원해야 할지 고민입니다. TO는 DA가 더 적다고 들었습니다.
안녕하세요 선배님들, 이번 하반기 공채에서 MX사업부 직무를 희망하고 있는 전기전자공학부 학생입니다. 프로젝트 및 인턴 경험을 어떻게 자소서에 녹여내면 좋을지 고민이 돼 이렇게 질문 남깁니다. 제가 했던 활동으로는 1) 2달 기술 지원 인턴 자동차 부서였고, 이 곳에서는 주어진 프로젝트의 블록 다이어그램을 만들어 이해하고 각 IC의 기능을 지원하는 일을 했습니다. 이 부분에서는 시스템 레벨의 이해를 어필할 수 있을 거 같습니다. 2) RF 회로 설계 ADS를 통해 직접 안테나와 LNA, Mixer를 포함한 RF회로를 설계하고 제작한 후 PCB 기판을 통해 검증하였습니다. 다만 통신에 사용된 UART 등의 프로그래밍은 전부 제공받은 터라 지식이 거의 없는 상태입니다. 3) HBM향 인터페이스용 SerDes설계 Cadance를 통해 고속통신을 지원하는 칩셋 단위의 회로를 설계하였습니다. 가장 잘 알고 열심히 한 부분은 1,3번입니다. 어떤 식으로 작성하면 좋을까요?
삼성 lsi나 mx를 지원하려고 했었는데 이번 직무 기술서가 변경되면서 생산기술 연구소가 좀 더 적합하다고 생각하여 회로개발 지원할려고 합니다. 지원전 몇가지 궁금한점이 있습니다. 1. 직무 인터뷰를 보니 패키징, 요소기술팀등 세부 부서가 다양하게 있던데 어떤 부서가 있고 어떤 직무를 수행하는지 좀 더 자세히 알수 있을까요? 2. 저가 직무기술서를 보고 이해한 것은 DX 제품의 양산화를 위한 자동화 설계, 보호회로 설계, 제품 검증을 하는 역할을 수행하며 이를 위해 PCB, FPGA, C언어를 사용하는 직무라고 느꼈는데 맞는지 궁금합니다. 3. 그외 다른 회로개발 사업부랑 달리 생산기술연구소 만의 특징이 있을까요
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삼성 lsi나 mx를 지원하려고 했었는데 이번 직무 기술서가 변경되면서 생산기술 연구소가 좀 더 적합하다고 생각하여 회로개발 지원할려고 합니다. 지원전 몇가지 궁금한점이 있습니다. 1. 직무 인터뷰를 보니 패키징, 요소기술팀등 세부 부서가 다양하게 있던데 어떤 부서가 있고 어떤 직무를 수행하는지 좀 더 자세히 알수 있을까요? 2. 저가 직무기술서를 보고 이해한 것은 DX 제품의 양산화를 위한 자동화 설계, 보호회로 설계, 제품 검증을 하는 역할을 수행하며 이를 위해 PCB, FPGA, C언어를 사용하는 직무라고 느꼈는데 맞는지 궁금합니다. 3. 그외 다른 회로개발 사업부랑 달리 생산기술연구소 만의 특징이 있을까요
답변 7
안녕하세요 pim 내부 회로 ip는 너무 다양하게 많아서 사실 이러이러한게 있습니다~라고 나열하기 보다는 pim의 구조와 전반적인 아키텍쳐 레벨에서 파악하는게 좋을 것 같습니다. hbm pim은 결국 bandwidth가 IO 수와 stack의 한계로 막히는 병목현상을 hbm 내부에 pim이라는 간이 연산자를 넣어서 속도 한계를 극복하는 개념이라서 hbm + pim으로 나누어 개념을 구분 지을 수 있겠네요. 외부에 공개된 정보 수준으로만 알려드릴 수 있어서 블로그 참고하시면 좋을 것 같습니다. (google search keyword : PIM 내부 구조 / DRAM 내부 구조 / HBM-PIM)
안녕하세요 멘티님 간단하게 정리해봤습니다. 1. 연산 유닛 관련 IP MAC (Multiply-Accumulate) 연산기: AI 및 데이터 병렬 연산을 가속화하기 위해 탑재됨. 기존 프로세서 대신 메모리 내부에서 직접 연산 수행. Processing Element Array: 병렬 연산을 위해 여러 개의 작은 프로세싱 유닛을 배열 형태로 배치. 낮은 전력 소비로 AI 연산 최적화. 2. 메모리 인터페이스 및 컨트롤러 IP HBM PHY & Controller: 고속 데이터 전송을 위해 HBM 인터페이스 최적화. 기존 HBM2E/3 표준을 기반으로 개선. On-Die Memory Controller: PIM 연산을 위한 메모리 접근 최적화. DRAM 내부에서 직접 연산이 가능하도록 메모리 뱅크 구조 최적화. 3. 데이터 이동 및 네트워크 IP Network-on-Chip (NoC): PIM 내부에서 연산된 데이터를 효율적으로 전달하기 위한 내부 네트워크. 병렬 연산 최적화 및 레이턴시 감소. DMA (Direct Memory Access) 엔진: 외부 프로세서와 PIM 간의 데이터 이동 최적화. 정말 많네요.. 기존 HBM 아키텍처를 기반으로 PIM 기능을 추가하여, 메모리 내부에서 AI 및 데이터 연산을 수행할 수 있도록 하는 칩들이 대부분입니다
지원자님~ 삼성전자의 HBM PIM(Processing-In-Memory) 기술에 활용되는 회로 IP에 대해 궁금하신 거죠? 설명드릴게요! HBM PIM에는 주로 연산을 가속화하는 회로 IP들이 포함되는데, 대표적으로 MAC(Multiply-Accumulate) 회로가 핵심이에요! 이 회로는 행렬 연산을 빠르게 수행할 수 있도록 설계되어 있어서 AI나 딥러닝 연산에 최적화되어 있죠~ 또한, 전력 효율을 높이기 위한 저전력 메모리 인터페이스 IP도 필수예요! PIM은 메모리 내부에서 데이터를 처리하는 방식이라, 기존 프로세서-메모리 간 데이터 이동을 줄여야 성능이 극대화되거든요~ 이를 위해 저전력 데이터 전송 인터페이스 및 고효율 캐시 구조가 포함된답니다! 그리고 HBM PIM이 서버나 AI 가속기에서 활용되려면 병렬 연산을 지원하는 고속 인터커넥트 회로도 중요해요! 여러 개의 PIM 유닛이 동시에 연산할 수 있도록 NoC(Network-on-Chip) 아키텍처가 적용되는데, 이 부분이 전체 시스템 성능을 좌우하기도 해요~ 마지막으로, 연산 정확도를 조절하는 데이터 포맷 변환 회로도 HBM PIM에서 활용돼요! AI 연산에서는 FP32보다는 INT8이나 bfloat16 같은 저비트 연산이 중요하거든요~ 이런 변환을 빠르게 처리하는 Quantization 회로가 포함되면서 성능과 전력 효율을 동시에 챙길 수 있어요~ 지원자님의 궁금증이 조금이나마 풀리셨길 바라요! 도움이 되셨다면 채택 부탁드려요~ 응원합니다~!
HBM PIM(Processing-In-Memory)에 활용되는 주요 IP(지적재산, Intellectual Property)는 기존 HBM 메모리 구조에 연산 기능을 추가하기 위해 여러 핵심 IP가 결합된 형태입니다. 1. 주요 IP 구성 요소 (1) 연산 유닛 (Processing Unit) • RISC-V 또는 Arm 기반 저전력 프로세서: 메모리 내에서 간단한 연산을 수행하는 데 사용됨. • SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 유닛: 병렬 연산을 지원하여 AI/딥러닝 워크로드 가속. • DSP (Digital Signal Processor) 코어: 신호 처리 및 ML(머신러닝) 연산 최적화. (2) 메모리 인터페이스 및 컨트롤러 • HBM PHY (Physical Layer) IP: HBM의 고속 인터페이스를 위한 물리 계층 회로. • HBM 컨트롤러 IP: 메모리 읽기/쓰기 최적화 및 대역폭 활용 극대화. • TSV (Through-Silicon Via) 및 인터포저 기술: 다이 간 통신을 위한 핵심 기술. (3) AI/ML 가속기 관련 IP • MAC (Multiply-Accumulate) 유닛: AI 연산(특히 신경망 계산)에서 필수적인 요소. • Matrix Engine: 행렬 연산을 최적화하는 하드웨어 가속기. • FP16/BF16 지원 연산 유닛: 저정밀 부동소수점 연산을 위한 전용 하드웨어. (4) 데이터 이동 및 보안 관련 IP • DMA (Direct Memory Access) 엔진: 메모리 내 데이터 이동 최적화. • 암호화/보안 IP (AES, SHA, TRNG 등): 메모리 내 데이터 보호 및 보안 강화. • ECC (Error Correction Code) 엔진: 신뢰성 높은 데이터 처리를 위한 오류 검출/수정 기능. 2. 대표적인 활용 사례 • 삼성전자, SK하이닉스의 HBM-PIM: AI 및 HPC(고성능 컴퓨팅)에서 활용. • AMD의 HBM + AI 엔진: Instinct MI300 등 차세대 AI 가속기에서 사용. • NVIDIA HBM 기반 AI 연산 최적화: GPU 메모리 내 연산을 활용하여 병렬 연산 성능 향상. 3. 결론 HBM-PIM은 메모리 내부에서 AI/ML 연산을 수행하기 위해 연산 유닛(RISC-V, SIMD, DSP), 메모리 컨트롤러(HBM PHY, TSV), AI 가속기(MAC, Matrix Engine), 데이터 이동(DMA, 보안 IP) 등의 다양한 IP가 결합된 구조입니다. 특정 워크로드(딥러닝, AI 추론, HPC 등)에 맞춰 IP 구성이 달라질 수 있으며, 앞으로 더 많은 AI 최적화 IP가 추가될 가능성이 큽니다. 채택부탁드립니다
삼성전자의 HBM-PIM 기술은 메모리 내부에 인공지능 엔진을 장착하여 병렬처리를 극대화하는 차세대 융합기술입니다. 이 기술에 활용되는 회로 IP로는 ADC (Analog to Digital Converter)와 PLL (Phase-Locked Loop) 같은 IP가 일반적으로 사용되지만, HBM-PIM에 특화된 구체적인 회로 IP에 대한 정보는 제공되지 않았습니다. HBM-PIM은 메모리 내부에서 연산을 수행하여 CPU와 메모리 간의 데이터 이동을 줄이고 성능을 높이는 데 중점을 둡니다
