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반도체 칩 운송에서 정전기(ESD) 방지 포장의 중요성 반도체 칩 운송에서는 작은 정전기(ESD) 충격도 회로에 손상을 줄 수 있기 때문에, 이를 막기 위한 포장 규격과 운송 기준이 매우 중요하게 적용됩니다. 특히 최근 칩의 미세 공정이 더 발전하면서 정전기에 대한 내성이 낮아지고 있어, 제조 단계뿐 아니라 포장과 물류 단계에서도 철저한 관리가 필요합니다. 이 글에서는 반도체 칩이 왜 정전기에 취약한지, 실제로 어떤 포장 규격이 사용되는지, 그리고 물류 현장에서 어떤 방식으로 ESD를 방지하는지 차례로 정리해 보겠습니다.반도체 칩이 정전기에 취약한 이유반도체 칩은 겉으로 보기에는 단단한 부품 같지만, 내부에는 수십억 개의 미세한 회로가 나노 단위로 배치되어 있습니다. 이러한 회로는 작은 전압에도 영향을 받기 때문에, 정전기로 인해 순간적인 전압이 발생하면 손.. 2025. 11. 24.
데이터센터 설계에서 바닥 높이가 중요한 기술적 이유 데이터센터 설계에서 건물의 바닥 높이는 단순한 구조적 요소를 넘어 공조 효율, 전력 배선, 장비 배치에 직접적인 영향을 주는 핵심 기준입니다. 특히 AI 서버처럼 고밀도 장비가 늘어난 환경에서는 바닥 높이에 따라 냉각 효율과 운영 안정성이 달라지기 때문에 설계 단계에서 가장 먼저 검토해야 하는 요소 중 하나로 꼽힙니다. 이 글에서는 데이터센터 바닥 높이가 왜 중요한지, 어떤 기술적 요인이 작동하는지 차례로 설명하겠습니다.바닥 높이가 데이터센터 냉각 효율을 결정하는 이유대부분의 데이터센터는 ‘이중 바닥(raised floor)’ 구조를 사용합니다. 서버가 설치된 상부 바닥 아래에 빈 공간을 만들고, 이 공간을 냉각 공기나 케이블 배선 경로로 활용하는 방식입니다. 이 공간의 높이는 냉각 공기의 흐름을 결정하.. 2025. 11. 23.
데이터센터 입지 선정에 영향을 주는 기술·환경 요인 데이터센터 입지는 단순히 부지를 확보하는 문제를 넘어 전력, 냉각, 네트워크, 환경 규제 등 다양한 조건이 동시에 충족되어야 결정됩니다. 특히 AI 시대에는 고성능 서버가 요구하는 전력과 냉각 수요가 크게 증가하면서 입지 선정 과정이 더욱 복잡해지고 있습니다. 이 글에서는 데이터센터 입지 결정에 영향을 주는 주요 기술적·환경적 요인을 차례로 정리해 보겠습니다.전력 인프라와 공급 안정성데이터센터가 정상적으로 운영되기 위해 가장 중요한 요소는 안정적인 전력 공급입니다. AI 서버가 늘어난 최근에는 한 데이터센터가 사용하는 전력량이 중소도시와 비슷한 수준에 이르기도 합니다. 전력 공급이 불안정한 지역에서는 서버 가동률이 낮아지고 장애 위험이 커지기 때문에, 입지 선정 단계에서 전력망 용량과 확장 가능성은 핵심.. 2025. 11. 22.
데이터센터 냉각 문제가 불러오는 지역 갈등과 대안들 데이터센터 냉각 문제는 물 부족 심화, 지역사회 갈등, 운영 비용 증가 등 다양한 문제를 불러오는 원인이 되고 있습니다. 특히 물 자원이 제한된 지역에서는 데이터센터가 사용하는 냉각수 때문에 주민 반발이 발생하고, 일부 지역에서는 정부가 허가를 중단하는 상황까지 벌어지고 있습니다. 이 글에서는 데이터센터 냉각 구조가 왜 갈등을 만드는지, 실제 사례와 함께 가능한 대안을 차례대로 살펴보겠습니다.데이터센터 냉각 구조가 문제가 되는 이유데이터센터는 수천 대의 서버가 만들어내는 열을 짧은 시간 안에 해소해야 합니다. 열을 효과적으로 제거하기 위해 물을 이용한 냉각 방식이 널리 사용되는데, 물은 열전달 효율이 높아 빠르게 온도를 떨어뜨릴 수 있다는 장점이 있습니다. 문제는 냉각 과정에서 물이 순환만 되는 것이 아.. 2025. 11. 21.
반도체의 역설: AI 시대, 메모리 부족 문제는 피할 수 없는가? AI 메모리 부족 문제는 기술이 발전하는 속도를 반도체가 따라가지 못해 발생하는 구조적인 현상입니다. 대규모 언어 모델과 생성형 AI가 등장하면서 필요한 파라미터 수와 데이터 양이 빠르게 늘어났고, 이를 처리하기 위해 필요한 메모리는 오히려 물리적·구조적 한계에 부딪히고 있습니다. 단순히 메모리 용량이 작아서 생기는 문제가 아니라, AI 모델이 성장하는 방식 자체가 메모리 부족을 반복적으로 만들고 있는 것입니다. 이 글에서는 왜 AI 시대에 메모리 부족이 불가피한 흐름으로 나타나는지 그 이유를 살펴보겠습니다.AI 모델이 커질수록 메모리 부족은 반복된다AI 모델은 파라미터(학습된 정보)를 메모리 위에 그대로 올려두고 연산합니다. GPT-3만 해도 약 1750억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 이를 저장하기.. 2025. 11. 20.
AI 서버 한 대에 왜 GPU가 수십 장씩 필요한가 AI 서버 GPU 구조를 보면 일반 PC에서는 상상하기 어려울 만큼 많은 GPU가 한 서버 안에 들어갑니다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델을 학습하려면 계산을 동시에 처리하는 능력이 중요해지고, 이때 여러 GPU가 함께 움직이는 구조(병렬 처리, parallel processing)가 핵심 역할을 합니다. 이 글에서는 AI 모델이 어떤 방식으로 계산을 나누고 합치는지, GPU 개수가 왜 성능과 직결되는지, 그리고 HBM 메모리와 연결 대역폭이 GPU 수요를 어떻게 끌어올리는지 구체적으로 알아보겠습니다.대규모 AI 모델은 ‘한 사람이 할 수 없는 일’을 나눠서 하는 방식이다CPU가 순차적으로 계산을 처리하는 구조라면, GPU는 수천 개의 연산을 동시에 처리하는 데 강합니다. AI 모델 학습은 작은 계산을.. 2025. 11. 19.

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