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낸드플래시(NAND Flash)는 반도체의 셀이 직렬로 배열되어 있는 플래시 메모리의 한 종류이다. 전원이 차단되어도 저장된 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리이며, 회로 구조가 단순하여 저장 용량을 늘리기에 유리하다. 주로 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 스마트폰 내장 메모리, USB 드라이브 등 대용량 데이터 저장 장치의 핵심 부품으로 사용된다.

메모리스틱은 소니(Sony)가 개발한 독자적인 플래시 메모리 카드 규격이다. 주로 디지털 카메라, 캠코더, 휴대용 게임기 등 소니의 전자 제품에서 데이터 저장 매체로 사용된다. 한편, '메모리스'라는 명칭은 국내 게임사 블랙앵커가 개발하고 웹젠이 서비스하는 턴제 전략 RPG 게임의 타이틀로도 사용된다.

고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory, HBM)는 여러 개의 D램(DRAM) 다이를 수직으로 적층하여 데이터 전송 대역폭을 획기적으로 높인 고성능 메모리 인터페이스이다. 실리콘 관통 전극(TSV) 기술을 활용해 칩을 수직으로 연결함으로써 기존 D램 대비 데이터 통로를 대폭 늘린 것이 특징이다. 주로 인공지능(AI) 가속기, 고성능 그래픽 카드, 슈퍼컴퓨터 등 대규모 데이터…

고대역폭메모리(High Bandwidth Memory, HBM)는 여러 개의 D램(DRAM) 칩을 수직으로 쌓아 데이터 처리 속도를 대폭 끌어올린 고성능 메모리 인터페이스이다. 3D 적층 기술을 활용하여 기존 D램보다 훨씬 넓은 대역폭을 제공하며, 주로 인공지능(AI) 가속기, 고성능 컴퓨팅(HPC), 그래픽 카드 등에 사용된다. 2013년 SK하이닉스와 AMD가 세계 최초로 개발한 이후,…

장단기 메모리는 정보를 유지하는 기간과 목적에 따라 단기 기억과 장기 기억으로 구분하는 체계이다. 심리학적으로는 외부 자극을 인지하여 짧은 시간 동안 유지하는 과정과 이를 물리적 변화를 통해 영구적으로 저장하는 과정을 의미한다. 현대 인공지능과 컴퓨팅 분야에서는 인간의 이러한 인지 구조를 모방하여 데이터의 접근 속도와 보존 특성에 따라 메모리를 계층화하거나, 인공지능 에이전트가 최근의 대화…

SK하이닉스(SK hynix Inc.)는 대한민국을 대표하는 반도체 메모리 기업이다. 고대역폭 메모리(HBM)와 엔터프라이즈 SSD(eSSD) 분야에서 강력한 기술 리더십을 바탕으로 글로벌 AI 메모리 산업의 선구자로 자리매김하고 있다. DRAM, 낸드 플래시, SSD, CMM, MCP 등 다양한 메모리 제품을 제공하며, AI, 서버, 네트워킹, 모바일, PC, 소비자, 자동차 등 여러 시…

D램(Dynamic Random Access Memory, DRAM)은 전원이 공급되는 동안에만 데이터를 유지하는 휘발성 메모리 반도체이다. 각 비트는 하나의 트랜지스터와 하나의 커패시터로 구성된 메모리 셀에 저장되며, 커패시터의 전하가 시간이 지나면서 누설되므로 주기적인 리프레시가 필요하다. 용량이 크고 속도가 빠르며 가격이 저렴하여 컴퓨터의 주 메모리로 사용된다. DDR, DDR2, D…

삼성전자(三星電子, Samsung Electronics Co., Ltd.)는 대한민국의 반도체, 전자제품, 디스플레이, 통신장비, 전자 부품을 설계·제조하는 종합 반도체 기업이며 삼성그룹의 계열사이다. 경기도 수원시에 본사를 두고 있으며, 메모리 반도체와 파운드리, 시스템LSI, 디스플레이, 모바일 경험(MX), 영상·가전(VD/DA), 하만(HARMAN) 등 여러 사업 부문으로 구성된다.…

시스템 온 칩(System on Chip, SoC)은 마이크로프로세서, 메모리, 주변 장치 등 여러 기능을 가진 반도체 소자들을 하나의 집적회로(IC)에 통합한 것이다. 과거 인쇄 회로 기판(PCB) 위에서 여러 개의 독립된 칩으로 구현되던 시스템을 단일 칩으로 집적하여 제품의 소형화와 생산 비용 절감을 가능하게 한다.

순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 인공 신경망의 일종으로, 유닛 간의 연결이 순환적 구조를 갖는 것이 특징이다. 이러한 구조는 신경망 내부에 상태를 저장할 수 있게 하여 시변적 동적 특징을 모델링할 수 있도록 돕는다. 순방향 신경망과 달리 내부 메모리를 활용해 시퀀스 형태의 입력을 처리할 수 있어 음성 인식, 자연어 처리, 시계열 예측 등 시간적 순서가…

KV 캐시(Key-Value Cache)는 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델(LLM)에서 추론 효율을 높이기 위해 사용하는 메모리 최적화 기법이다. 모델이 텍스트를 생성할 때 각 토큰의 어텐션 Key와 Value 행렬을 저장하여, 이후 토큰 생성 시 이전 토큰을 다시 계산하지 않도록 한다. 이를 통해 중복 연산을 제거하고 추론 속도를 크게 향상시킨다. 그러나 컨텍스트 길이가 길어질수록 메모…

게이트 순환 유닛(Gated Recurrent Unit, GRU)은 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 장단기 메모리(LSTM)의 복잡한 구조를 단순화하면서도 유사한 성능을 내도록 설계된 모델이다. 2014년 조경현 교수 등이 제안하였으며, 업데이트 게이트와 리셋 게이트를 통해 정보의 흐름을 제어함으로써 기존 RNN의 기울기 소실 문제를 완화하고 장기 의존성을 효과적으로 학습한다.