티스토리 뷰
AI 시대에 들어 ‘메모리’는 더 이상 단순한 부품이 아닙니다.
개인적으로 언론에서도 많이 언급되고 있는 HBM을 비롯해 예전에 IT관련자격증 공부할 때 외웠던 SSD, HDD 등 어떤 점이 다른지 궁금했는데요,,, 이번 글에서는 이 네 가지 메모리 종류를 쉽게 이해할 수 있도록 정리해보겠습니다.
메모리 종류 DRAM HBM SSD HDD 이해하기.. 휘발성 vs 비휘발성
컴퓨터 속 메모리는 크게 두 부류라고 할 수 있는데요,
⚡ 휘발성 메모리(Volatile): 전원이 꺼지면 데이터가 사라지는 타입. DRAM, HBM
💾 비휘발성 메모리(Non-Volatile): 전원이 꺼져도 데이터가 남는 타입. SSD, HDD
쉽게 말하면,
휘발성 = ‘작업 중 임시 기억장치’,
비휘발성 = ‘책장 속 영구 보관함’인 것입니다.
AI 반도체처럼 초고속 연산이 필요한 환경에서는 휘발성 메모리의 속도와 대역폭이 성능을 좌우합니다.
👉 참고하면 좋은 글
[산업주 #1] AI반도체 관련주 분석을 위한 주요 기업의 핵심기술 및 차별화 포인트
DRAM HBM SSD HDD 차이점은? 속도·용량·가격 한눈에,,

| 구분 | 종류 | 형태 | 속도 | 용량 | 가격 | 대표적 용도 |
| ⚡ 휘발성 | DRAM | 반도체 칩 | 빠름 ⚡ | 중간 | 중간 | PC·서버 메모리 |
| ⚡ 휘발성 | HBM | 3D 적층형 반도체 | 매우 빠름 🚀 | 적음 | 높음 | AI GPU·데이터센터 |
| 💾 비휘발성 | SSD | 낸드플래시 | 빠름 ⚡ | 큼 | 보통 | 노트북·서버 스토리지 |
| 💾 비휘발성 | HDD | 자기 디스크 | 보통 🐢 | 매우 큼 | 낮음 | 백업·NAS 저장 |
HBM은 단순한 DRAM 업그레이드가 아니라 메모리를 아파트처럼 수직으로 쌓아 올린 적층형 구조입니다.
저처럼 왜 굳이 쌓을까? 의문을 가졌던 분들도 저처럼 데이터 전송 거리가 짧아지면 속도가 엄청 빨라진다는 걸 아셨겠죠?
DRAM과 HBM, SSD와 HDD, 실제 사용 예시 알아보기
🟢DRAM: PC 혹은 서버의 주 기억장치로, 실행 프로그램과 데이터를 즉시 처리
🟢 HBM: NVIDIA GPU나 AI 칩 내에서 초고속 데이터 처리를 담당
🟢 SSD: 운영체제 및 앱 설치 용도, HDD보다 부팅 속도 2~5배 빠름
🟢 HDD: 대용량 백업 및 클라우드 아카이브 용도로 활용
예를 들어 삼성 갤럭시 스마트폰은 LPDDR DRAM + UFS SSD 조합을 사용하고,
NVIDIA GPU는 HBM3을 탑재해 AI 연산 속도를 폭발적으로 높입니다.
반도체 메모리, 빠른 속도의 시대,,, 높은 비용의 벽
AI 시대 속도 경쟁의 핵심은 메모리입니다.
그런데 각각의 메모리별로 한계점이 있는데요,,
HBM은 성능이 압도적이지만 제조 공정이 복잡하고 비용이 높은 반면
DRAM은 가격 경쟁력이 있지만 대역폭 제한 이슈가 있습니다.
SSD는 플래시 수명, HDD는 물리적 내구성 한계가 존재합니다.
삼성전자·SK하이닉스의 경우 HBM 생산라인 확장에 집중하며 AI 데이터센터 수요를 선점하고 있는데요,
이에 대해 궁금하신 분은 아래 글 클릭해 주세요..
AI혁신의 중심 HBM메모리, 삼성 vs SK 하이닉스 승자는?
메모리를 정리하자면,
DRAM·HBM → 속도를 담당하는 휘발성 메모리
SSD·HDD → 데이터를 보존하는 비휘발성 저장장치
즉 용도에 따라 선택이 성능과 효율을 결정합니다.
그럼 다음 글에서는 “AI 반도체에서 HBM이 왜 그렇게 중요한가?”를 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
'오늘의 핫픽' 카테고리의 다른 글
| HBM4 메모리와 HBF 기술, CXL 메모리,NAND 플래시까지.. AI 시대 메모리 혁신 핵심은? (0) | 2025.10.31 |
|---|---|
| AI 반도체에서 HBM이 중요한 이유는? (0) | 2025.10.30 |
| MMR의 특징과 핵심 기술구조는? SMR vs MMR 비교해보기 (0) | 2025.10.24 |
| 희토류 사용처&용도 및 희토류 대장주까지 파헤쳐보기 (0) | 2025.10.13 |
| 경주에서 열리는 APEC 2025 완전정복 (1) | 2025.10.05 |
- Total
- Today
- Yesterday
- 온디바이스 AI 리스크
- 네이버지도AI
- 블랙웰 영향
- 플라잉뷰 3D
- AI윤리 사례
- HBF기술
- AI생성물 저작권
- GPT-5.1 출시
- 생성형AI 저작권
- HBM4메모리
- AI윤리란
- 네이버 현대차 협업
- 데이터센터 관련주
- 파운데이션모델 미래
- 블랙웰 기술 특징
- AI데이터센터
- 온디바이스 AI 장점
- 블랙웰 리스크
- HBM 한계
- AI반도체
- 코딩ai
- 온디바이스 AI란
- 파운데이션모델이란
- GPT-5.1 활용사례
- 파운데이션모델 다른점
- GPT-5.1 달라진점
- AI윤리적 문제
- CXL메모리
- 파운데이션모델 구조
- GPT-5.1 장점
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
| 30 |