고대역폭 메모리

폰 노이만 구조의 전통적인 컴퓨터 시스템에서 중앙 처리 장치와 주기억장치 간의 성능 격차는 지속적으로 확대되어 왔다. 이 현상은 폰 노이만 병목 현상 또는 메모리 병목 현상으로 알려져 있으며, 처리 장치의 연산 속도가 메모리로부터 데이터를 공급받는 속도를 크게 앞지르는 상황을 가리킨다. 결과적으로 CPU나 GPU는 데이터를 기다리는 동안 유휴 상태에 머무르게 되어 전체 시스템 성능을 제한한다.

병목 현상의 근본 원인은 처리 장치와 메모리의 발전 속도 차이에 있다. 무어의 법칙에 따라 트랜지스터 집적도가 증가하며 CPU의 클럭 속도와 코어 수가 급격히 성장한 반면, 메모리의 데이터 전송 속도(대역폭)와 응답 속도(지연 시간)는 상대적으로 완만하게 향상되었다. 이는 메모리 셀의 물리적 구조와 DRAM의 동작 원리에서 기인한다[1].

이러한 병목을 완화하기 위한 기존의 접근법으로는 캐시 메모리 계층 구조의 확대, 메모리 컨트롤러의 다중 채널화, 그리고 프리페칭 등의 기술이 사용되어 왔다. 그러나 인공지능, 과학기술계산, 고성능 컴퓨팅과 같은 데이터 집약적 응용 분야가 부상하면서, 기존 DDR SDRAM 인터페이스로 제공 가능한 대역폭으로는 처리 장치의 요구를 충족시키기에 점점 더 부족해지고 있다. 이는 고대역폭 메모리 기술 개발의 주요 동인이 되었다.

인공지능 모델 훈련과 추론은 대규모 신경망의 수많은 매개변수를 처리해야 하므로, 메모리 대역폭이 병목 현상이 되는 대표적인 예이다. 특히 딥러닝에서는 합성곱 신경망이나 트랜스포머와 같은 모델이 방대한 가중치 행렬과 중간 활성화 데이터를 지속적으로 메모리와 연산 유닛 사이에서 이동시킨다. 고대역폭 메모리는 이러한 데이터 이동 속도를 높여 전체 처리 시간을 단축하는 데 핵심적인 역할을 한다.

고성능 컴퓨팅 분야의 과학적 시뮬레이션 또한 데이터 집약적이다. 유체역학, 기후 모델링, 유전체 분석 등의 작업은 거대한 다차원 배열 데이터를 실시간으로 처리해야 한다. 이 과정에서 메모리 서브시스템의 대역폭은 병렬 컴퓨팅 성능을 결정하는 주요 요소가 된다.

고해상도 영상 처리와 실시간 렌더링도 마찬가지로 높은 대역폭을 요구한다. 8K 이상의 해상도에서 프레임 버퍼, 텍스처, 지오메트리 데이터를 빠르게 액세스하지 못하면 렌더링 성능이 급격히 저하된다. 이는 고사양 컴퓨터 게임과 가상현실 환경에서 필수적인 조건이다.

이러한 워크로드의 공통점은 데이터 지역성이 낮고, 메모리에 대한 접근 패턴이 예측하기 어렵다는 점이다. 따라서 캐시 효율성을 높이는 것보다 메모리 자체의 대역폭을 극대화하는 것이 전체 시스템 성능 향상에 더 직접적인 영향을 미친다.

와이드 I/O 인터페이스는 고대역폭 메모리의 핵심 구현 방식 중 하나로, 메모리 컨트롤러와 DRAM 다이 사이의 데이터 버스 폭을 기존 방식보다 크게 늘려 병렬 전송 능력을 극대화하는 기술이다. 전통적인 DDR SDRAM이 64비트 또는 72비트의 비교적 좁은 채널을 사용하는 반면, 와이드 I/O는 수백에서 수천 비트에 달하는 매우 넓은 데이터 버스를 활용한다. 이로 인해 개별 핀당 데이터 전송률(클록 속도)을 과도하게 높이지 않으면서도, 전체적인 메모리 대역폭을 크게 향상시킬 수 있다.

이 기술의 구현은 주로 2.5D 또는 3D 패키징 기술과 결합된다. 대표적인 예가 HBM이다. HBM에서는 여러 개의 DRAM 다이가 실리콘 비아를 통해 수직으로 적층되고, 이 스택이 실리콘 인터포저 위에 플립칩 방식으로 GPU나 ASIC 같은 로직 다이 옆에 패키징된다. 인터포저 표면에 형성된 수많은 마이크로 범프를 통해, 메모리 스택과 프로세서 사이에 수천 개의 연결 경로(예: 1024비트 이상)가 매우 짧은 거리로 형성된다. 이 짧고 넓은 인터페이스는 높은 대역폭과 낮은 전력 소비를 동시에 실현하는 데 기여한다.

와이드 I/O 인터페이스의 주요 이점과 특징은 다음과 같이 정리할 수 있다.

이러한 방식은 핀당 전송 속도를 극한으로 끌어올리는 GDDR 메모리의 접근법과 대비된다. 와이드 I/O는 "더 많은 도로"를 건설하는 전략이라면, GDDR은 "더 빠른 차"를 운행하는 전략에 가깝다. 결과적으로 와이드 I/O 기반의 HBM은 AI 가속기, 고성능 컴퓨팅, 고사양 그래픽스 카드처럼 대역폭 요구량이 매우 크고 전력 제약이 있는 응용 분야에서 선호된다.

2.5D 패키징은 실리콘 인터포저라는 평평한 실리콘 기판 위에 메모리 다이와 프로세서 다이를 나란히 배치하고, 인터포저 내부의 미세한 배선을 통해 수천 개의 짧은 수직 연결을 만드는 방식이다. 이는 기존 인쇄 회로 기판보다 훨씬 높은 배선 밀도와 우수한 전기적 특성을 제공하여, 다이 간의 통신 대역폭을 극대화하고 지연 시간을 줄인다. HBM은 이 방식을 채택하여 프로세서와 물리적으로 가까운 거리에서 초고속 데이터 교환을 가능하게 한다.

보다 진보된 3D 패키징 기술은 다이를 수직으로 적층한다. HBM의 경우, 여러 개의 DRAM 다이를 TSV를 통해 서로 위로 쌓아 올린다. 각 다이는 수백에서 수천 개의 미세한 실리콘 관통 전극으로 연결되어, 적층된 모든 다이가 하나의 통합된 메모리 장치처럼 동작하게 한다. 이 구조는 메모리 용량을 증가시키면서도 물리적 공간을 크게 절약한다.

2.5D와 3D 패키징의 조합은 HBM의 핵심이다. 일반적으로 4개 또는 8개의 DRAM 다이가 3D로 적층된 하나의 HBM 스택이 생성되고, 이러한 스택 하나 또는 여러 개가 2.5D 인터포저 위에서 GPU나 ASIC 같은 로직 다이 옆에 배치된다. 이 접근 방식은 전통적인 평면 패키징에 비해 다음과 같은 이점을 제공한다.

• 극히 짧은 인터커넥트 길이: 데이터 경로가 짧아져 대역폭이 증가하고 지연 시간과 전력 소모가 감소한다.

• 높은 입출력 밀도: 인터포저의 미세 배선을 통해 수천 개의 병렬 연결이 가능해져 동시에 전송할 수 있는 데이터 양이 폭발적으로 증가한다.

• 소형화: 수직 적층과 고밀도 패키징으로 인해 시스템의 전체적인 발자국이 줄어든다.

그러나 이러한 패키징 기술은 제조 복잡성과 비용이 매우 높으며, 열 관리가 중요한 도전 과제로 부상한다. 적층된 다이에서 발생하는 열을 효율적으로 방출하지 못하면 성능과 신뢰성에 심각한 영향을 미칠 수 있다.

GDDR 메모리는 고대역폭 메모리를 구현하는 핵심 기술 중 하나로, 고속 직렬 인터페이스를 기반으로 동작한다. 이 인터페이스는 병렬 인터페이스와 달리 데이터를 직렬화하여 전송하며, 높은 클록 주파수와 고급 신호 무결성 기술을 통해 대역폭을 극대화한다. GDDR의 각 데이터 핀은 매우 높은 전송 속도로 동작하며, 차동 신호 방식을 사용하여 외부 노이즈에 강하고 장거리 전송이 가능하다는 특징이 있다.

GDDR 인터페이스의 진화는 지속적인 데이터 전송률 향상을 목표로 진행되었다. 초기 GDDR3부터 최신 GDDR6 및 GDDR6X에 이르기까지, 펄스 진폭 변조 방식의 발전과 클록 당 전송 횟수 증가가 핵심이었다. 예를 들어 GDDR6는 NRZ 방식에서 PAM4 방식을 도입한 GDDR6X와 비교할 때, 핀당 대역폭과 전력 효율에서 차이를 보인다.

이러한 고속 직렬 인터페이스는 설계상의 도전 과제도 동반한다. 높은 동작 주파수는 신호 무결성, 전력 무결성, 지터 관리의 복잡성을 급격히 증가시킨다. 따라서 인쇄 회로 기판 설계, 패키징, 그리고 메모리 컨트롤러의 등화 기술이 전체 시스템 성능과 안정성을 결정하는 핵심 요소가 된다.

HBM은 2.5D 패키징 또는 3D 패키징 기술을 활용하여 메모리 계층 구조에서 대역폭을 극대화하도록 설계된 고대역폭 메모리의 한 유형이다. 핵심 아이디어는 DRAM 다이를 수직으로 적층하고, 이를 실리콘 인터포저를 통해 GPU나 ASIC 같은 로직 다이와 고밀도로 연결하는 것이다. 이 구조는 기존의 패키지 온 패키지 방식보다 훨씬 넓은 데이터 버스를 제공하며, 매우 짧은 TSV 연결을 통해 높은 데이터 전송 속도와 낮은 전력 소비를 동시에 실현한다.

HBM의 표준은 JEDEC에서 관리하며, 세대별로 성능이 진화해 왔다. 주요 세대별 특징은 다음과 같다.

HBM은 물리적 공간과 전력 예산이 제한된 환경에서 압도적인 메모리 대역폭이 요구되는 애플리케이션에 적합하다. 인공지능 모델 훈련, 고성능 컴퓨팅, 최고사양 그래픽스 카드 등이 대표적인 사용처이다. 그러나 실리콘 인터포저 사용으로 인한 제조 복잡성과 높은 단위 비용이 주요 도전 과제로 남아 있다.

GDDR은 그래픽 처리 장치의 전용 비디오 메모리로 개발된 고대역폭 메모리 기술이다. 초기에는 DDR SDRAM 기술을 기반으로 했으나, 그래픽 카드의 성능 요구에 맞춰 독자적인 진화를 거듭하여 대역폭과 속도를 극대화하는 방향으로 설계되었다. 주로 데스크톱 및 워크스테이션용 고성능 그래픽 카드에 사용되며, HBM에 비해 상대적으로 넓은 물리적 공간과 더 높은 클럭 속도를 활용한다.

GDDR 메모리의 핵심 특징은 높은 데이터 전송률을 달성하기 위한 설계에 있다. 이를 위해 I/O 인터페이스의 전압을 낮추고(GDDR5는 1.5V, GDDR6는 1.35V), 클럭 당 전송 횟수를 증가시키는(DDR, QDR 방식) 기술을 채택한다. 또한, 메모리 컨트롤러와의 물리적 연결을 최적화하기 위해 PCB 상에 GPU 칩 주변에 배치되는 방식(와이드 I/O와 대비되는)을 사용한다. 주요 세대별 진화는 다음과 같다.

GDDR은 HBM에 비해 일반적으로 더 높은 지연 시간(레이턴시)과 단위 대역폭당 더 높은 전력 소비를 보이는 경향이 있다. 그러나 제조 및 패키징 비용이 상대적으로 낮고, 높은 클럭으로 인한 절대적인 대역폭 총량이 매우 크기 때문에 고성능 GPU 시장에서 여전히 주류를 이루고 있다. 최근의 GDDR6X 및 GDDR7 표준은 PAM4와 같은 고급 신호 변조 기술을 도입하여 핀당 데이터 전송률을 한층 더 끌어올리고 있다.

LPDDR(Low Power Double Data Rate)은 모바일 기기와 저전력 임베디드 시스템을 위해 설계된 DDR SDRAM의 한 종류이다. 핵심 설계 목표는 높은 대역폭보다는 낮은 전압과 정교한 전력 관리 기능을 통해 전력 소비를 최소화하는 데 있다. 이는 배터리로 구동되는 장치의 사용 시간을 연장하는 데 필수적이다. 표준 DDR 메모리와 비교하여 LPDDR은 일반적으로 더 낮은 동작 전압(예: LPDDR4/4X는 1.1V, LPDDR5는 1.05V)을 사용하며, 다양한 저전력 상태를 지원한다.

주요 특징으로는 깊은 전원 차단(Deep Power Down), 부분 배열 자기 새로 고침(Partial Array Self Refresh), 동적 주파수 및 전압 스케일링과 같은 고급 전력 절감 모드가 포함된다. 이러한 기술들은 메모리가 활성 상태가 아닐 때 소비되는 대기 전력을 극적으로 줄인다. 또한, LPDDR은 채널 당 데이터 버스 폭이 16비트 또는 32비트로 상대적으로 좁은 경우가 많지만, 높은 클럭 속도와 내부 뱅크 구조를 통해 충분한 대역폭을 제공한다.

LPDDR 표준은 지속적으로 진화해 왔으며, 각 세대마다 성능과 전력 효율이 향상되었다. 최신 세대인 LPDDR5와 LPDDR5X는 이전 세대 대비 대역폭을 크게 높이면서도 전력 효율을 유지하거나 개선했다. 이들은 주로 스마트폰, 태블릿, 울트라북, 그리고 자동차 인포테인먼트 시스템 등에 사용된다.

HBM이나 GDDR이 극한의 대역폭에 최적화되었다면, LPDDR은 주어진 전력 예산 내에서 최적의 성능을 제공하는 데 초점을 맞춘다. 이는 이동성과 배터리 수명이 가장 중요한 고려 사항인 응용 분야에서 HBM 및 GDDR과 구분되는 명확한 장점이다.

고성능 컴퓨팅과 인공지능은 고대역폭 메모리의 가장 대표적인 수요처이다. 이들 분야의 핵심 연산 작업은 방대한 데이터 세트를 빠르게 반복적으로 처리하는 것을 요구하며, 메모리 병목 현상이 전체 시스템 성능을 제한하는 주요 요인이 된다. 예를 들어, 과학적 시뮬레이션, 기상 예측, 유전체 분석과 같은 HPC 애플리케이션은 수 테라바이트에 이르는 데이터를 실시간으로 처리해야 한다. 마찬가지로, 딥러닝 모델의 훈련과 추론 과정에서는 대규모 신경망의 수십억 개에 달하는 매개변수(가중치)와 활성화 값을 저지연으로 액세스해야 한다. GPU나 TPU와 같은 전용 가속기의 연산 속도가 아무리 빨라도, 메모리 대역폭이 부족하면 프로세서가 데이터를 기다리는 유휴 상태에 머무르게 되어 성능 효율이 크게 떨어진다.

HBM은 이러한 요구를 충족시키기 위해 등장한 핵심 기술이다. HBM은 다이 스택과 실리콘 비아 기술을 활용해 메모리 다이를 수직으로 쌓아 올리고, 넓은(1024비트 이상) I/O 인터페이스를 통해 프로세서와 연결한다. 이 구조는 기존 DDR 메모리가 제공할 수 있는 대역폭을 크게 초과하는 성능을 제공한다. 주요 AI 훈련 플랫폼과 HPC 슈퍼컴퓨터는 다수의 고성능 가속기와 HBM 메모리를 결합하여 구축된다. NVIDIA의 A100 및 H100 GPU, AMD의 Instinct 시리즈, 그리고 인텔의 Ponte Vecchio GPU와 같은 최신 가속기들은 모두 HBM을 탑재하여 페타플롭스급의 연산 성능을 지원한다.

아래 표는 고성능 컴퓨팅 및 AI 분야에서 널리 사용되는 고대역폭 메모리 솔루션의 예시를 보여준다.

이러한 메모리 기술의 발전은 AI 모델의 규모와 복잡성이 기하급수적으로 증가하는 추세를 가능하게 하는 기반 인프라이다. 대규모 언어 모델이나 생성형 AI 모델의 효율적인 훈련과 배포는 고대역폭 메모리에 대한 지속적인 의존도를 높이고 있다.

고급 그래픽스 렌더링과 최신 비디오 게임은 고대역폭 메모리에 대한 가장 초기이자 지속적인 수요를 창출하는 분야이다. 현대 GPU(그래픽 처리 장치)는 실시간으로 방대한 양의 텍스처, 지오메트리, 셰이더 데이터를 처리해야 하며, 레이트레이싱과 같은 고급 렌더링 기법은 이 데이터 요구량을 더욱 증폭시킨다. 높은 해상도(4K, 8K)와 높은 프레임률에서 부드러운 게임 플레이를 보장하려면 메모리 시스템이 매초 수백 기가바이트에 이르는 데이터를 신속하게 공급할 수 있어야 한다. 이로 인해 GDDR 메모리는 오랫동안 그래픽 카드의 표준 솔루션으로 자리 잡았다.

GDDR6 및 GDDR6X와 같은 최신 세대 GDDR 메모리는 향상된 데이터 전송률을 제공하여 그래픽 카드가 복잡한 장면을 실시간으로 렌더링할 수 있게 한다. 특히 GDDR6X는 PAM4 신호 방식을 도입하여 핀당 대역폭을 크게 높였다. 반면, 최고급 그래픽 카드 및 워크스테이션용 가속기에서는 HBM(High Bandwidth Memory)이 채택되는 경우가 많다. HBM은 2.5D 패키징 기술을 통해 GPU 다이와 매우 가까이 위치하여 엄청난 대역폭과 상대적으로 낮은 전력 소비를 동시에 실현한다. 이는 8K 해상도 렌더링이나 시네마틱 품질의 실시간 그래픽스와 같은 극한의 워크로드에 유리하다.

게임 콘솔 역시 고대역폭 메모리 아키텍처를 적극 활용한다. 예를 들어, 플레이스테이션 5와 엑스박스 시리즈 X/S는 GDDR6 메모리를 통합된 고속 시스템 메모리로 사용하여 CPU와 GPU가 넓은 대역폭을 공유하도록 설계되었다. 이러한 통합 메모리 아키텍처는 전용 비디오 메모리와 시스템 메모리 간의 데이터 복사로 인한 병목 현상을 제거하여 효율성을 높인다. 결과적으로 콘솔은 비교적 제한된 하드웨어 사양으로도 빠른 로딩 시간과 디테일한 오픈 월드 게임 환경을 제공할 수 있다.

이러한 기술 발전은 게임의 시각적 충실도를 지속적으로 끌어올리는 동력이 되었다. 더 많은 폴리곤, 더 높은 해상도의 텍스처, 더 복잡한 조명과 그림자 효과는 모두 메모리 대역폭의 증가 없이는 실현 불가능하다. 따라서 고급 그래픽스 및 게임 산업은 고대역폭 메모리 기술 발전의 선도적인 시장이자 주요 시험장 역할을 계속해 나갈 것이다.

네트워크 장비, 특히 고속 스위치와 라우터는 패킷 포워딩, 트래픽 관리, 보안 정책 적용을 위해 대규모 데이터 버퍼링과 저지연 처리가 필요합니다. 고대역폭 메모리는 이러한 장치가 초당 테라비트 규모의 데이터를 처리할 수 있도록 핵심적인 버퍼 메모리 역할을 합니다. 패킷이 도착하면 메모리에 일시 저장되고, 헤더 분석 및 포워딩 테이블 조회 후 적절한 출력 포트로 전송됩니다. 이 과정에서 메모리의 대역폭과 접근 속도는 전체 시스템 처리량과 지연 시간을 결정하는 주요 요소가 됩니다.

데이터센터 환경에서는 가상화와 소프트웨어 정의 네트워킹 기술의 발전으로 네트워크 기능이 소프트웨어로 구현되는 경우가 많습니다. DPU나 스마트 NIC와 같은 특수 목적 프로세서는 호스트 서버의 CPU 부담을 줄이기 위해 네트워크, 스토리지, 보안 가속 작업을 오프로드합니다. 이러한 가속기들은 실시간으로 방대한 네트워크 패킷 데이터를 처리해야 하므로, HBM이나 고성능 GDDR 메모리를 탑재해 필요한 메모리 대역폭을 확보합니다.

또한, 대규모 분산 시스템과 클라우드 컴퓨팅 인프라에서는 인 메모리 데이터베이스와 실시간 분석 워크로드가 증가하고 있습니다. 이러한 응용 프로그램은 짧은 지연 시간과 높은 데이터 처리 속도를 요구하며, 시스템 전체 성능은 종종 메모리 대역폭에 의해 제한됩니다. 따라서 데이터센터 서버는 전통적인 DDR SDRAM뿐만 아니라, 특정 가속기 카드에 고대역폭 메모리를 활용하여 데이터 집약적 작업의 성능을 극대화합니다.

고대역폭 메모리는 높은 데이터 전송률을 달성하기 위해 병렬 I/O 채널 수를 크게 늘리거나 클럭 속도를 높이는 방식을 사용한다. 이러한 방식은 필연적으로 전력 소비를 증가시킨다. 예를 들어, HBM은 수백에서 수천 개의 TSV를 통해 수직으로 적층된 다이 간에 데이터를 병렬로 전송하여 전력 효율은 높지만, 고밀도 패키징으로 인해 단위 면적당 발열 밀도가 매우 높아진다. 반면 GDDR 메모리는 높은 클럭 속도를 통해 대역폭을 확보하지만, 이는 동적 전력 소비를 크게 늘리는 주요 원인이 된다.

따라서 열 관리는 시스템 신뢰성과 성능을 보장하는 핵심 과제이다. 과도한 열은 메모리 셀의 데이터 보존 특성을 저하시키고, 신호 타이밍 오류를 유발하며, 장치의 수명을 단축시킬 수 있다. 특히 HBM이 GPU나 가속기와 같은 고발열 로직 칩과 함께 2.5D 패키징 기술로 같은 인터포저 위에 탑재되는 경우, 열의 집중 현상이 더욱 심각해진다.

설계 단계에서 전력 소비를 최적화하기 위해 다양한 기법이 적용된다. 저전압 동작, 데이터 버스 인버팅, 클록 게이팅 등의 회로 수준 기법과 함께, 메모리 컨트롤러가 유휴 상태의 메모리 뱅크를 빠르게 저전력 모드로 전환하거나 데이터 액세스 패턴을 최적화하는 시스템 수준의 전력 관리도 중요하다.

효과적인 열 방출을 위해서는 패키징과 시스템 수준의 솔루션이 결합되어야 한다. 주요 열 관리 방법은 다음과 같다.

이러한 도전 과제는 메모리 설계자와 시스템 아키텍트로 하여금 성능, 전력, 열, 비용 간의 균형을 세심하게 맞추도록 요구한다.

신호 무결성은 데이터 신호가 송신자에서 수신자까지 왜곡 없이 정확하게 전달되는 정도를 의미한다. 고대역폭 메모리 시스템에서는 데이터 전송 속도가 매우 높기 때문에, 인쇄 회로 기판이나 인터포저의 트레이스에서 발생하는 손실, 반사, 크로스토크, 지터 등의 현상이 신호 품질을 심각하게 저하시킬 수 있다. 이러한 신호 열화는 비트 오류율을 증가시키고 시스템 안정성을 떨어뜨린다. 따라서, 고주파수에서 동작하는 HBM이나 GDDR 메모리 인터페이스를 설계할 때는 임피던스 매칭, 등화 기술, 차동 신호 전송 등을 통해 신호 무결성을 확보하는 것이 필수적이다.

타이밍은 데이터 신호와 클록 신호 사이의 정확한 시간적 관계를 관리하는 것을 말한다. 고대역폭 메모리는 매우 좁은 시간 창 내에서 데이터를 샘플링해야 하므로, 클록 스크, 데이터-클록 간의 지터, 온도와 전압 변동에 따른 타이밍 마진 변화 등이 주요 도전 과제가 된다. 특히 2.5D 패키징 기술을 사용하는 HBM에서는 실리콘 인터포저를 통한 매우 짧고 균일한 연결 길이가 타이밍 일관성을 개선하는 데 기여한다. 설계자는 타이밍 폐쇄를 위해 클록 트리 합성, 지터 분석, 온칩 터미네이션 조정 등의 기법을 사용한다.

다음 표는 고대역폭 메모리 설계에서 신호 무결성과 타이밍에 영향을 미치는 주요 요인과 완화 기술을 정리한 것이다.

2.5D 패키징이나 3D 패키징을 활용한 고대역폭 메모리 구현은 기존의 단일 칩 패키지에 비해 상당히 높은 비용과 설계 복잡성을 수반한다. 핵심 비용 요소는 실리콘 인터포저나 TSV와 같은 첨단 패키징 재료와 공정에서 발생한다. 인터포저 제작에는 고품질 실리콘 웨이퍼와 정밀한 포토리소그래피 공정이 필요하며, 수백 또는 수천 개의 TSV를 식각하고 충전하는 공정도 추가 비용을 유발한다. 또한, 메모리 다이와 로직 다이(예: GPU 또는 AI 가속기)를 인터포저 위에 정밀하게 배치하고 접합하는 다이 본딩 공정 역시 비용과 수율에 직접적인 영향을 미친다.

설계 복잡성은 전기적, 열적, 기계적 측면에서 모두 증가한다. 수많은 고속 신호 경로를 인터포저 위에 라우팅할 때 발생하는 신호 무결성 문제, 크로스토크, 전력 무결성 문제를 해결해야 한다. 여러 층의 다이가 적층된 3D 구조에서는 열 관리가 매우 중요한 도전 과제가 된다. 아래쪽에 위치한 로직 다이에서 발생한 열이 위쪽의 메모리 다이로 전도되면 메모리 성능과 신뢰성이 저하될 수 있으므로, 정교한 열 방출 설계와 패키지 내부의 열 인터포저 사용이 필수적이다.

이러한 복잡성은 검증 및 테스트 단계에도 영향을 미친다. 완성된 패키지를 분해하지 않고 개별 다이의 결함을 검출하는 것이 어려워, 사전 검증과 경계 스캔 테스트의 중요성이 커진다. 표준화된 테스트 인터페이스와 방법론이 아직 완전히 정립되지 않은 부분도 있어, 설계 및 제조 주기가 길어지고 비용이 상승하는 원인이 된다. 결과적으로, 고대역폭 메모리는 그 성능 이점에도 불구하고 주로 고성능 컴퓨팅, 프리미엄 그래픽 카드, 고급 AI 훈련 시스템과 같이 비용 민감도가 상대적으로 낮은 분야에 먼저 적용되는 추세를 보인다.