메모리 내 처리 편집하기

'''PIM(Processing-In-Memory)'''

'''메모리 내 처리'''는 데이터 처리와 메모리 저장을 통합한 기술로, 전통적인 컴퓨터 아키텍처에서 발생하는 '''메모리 병목 현상'''을 해결하기 위한 접근법이다.

일반적인 시스템에서는 '''프로세서(연산)'''과 '''메모리(저장)'''가 분리되어 있어, 데이터를 메모리에서 가져와 프로세서에서 처리한 후 다시 메모리에 저장하는 과정에서 병목 현상이 발생할 수 있다. 특히, 대용량 데이터 처리가 필요한 AI나 빅데이터 분석에서는 이 문제로 인해 성능 저하가 발생한다.

PIM 메모리는 메모리 자체에 '''연산 기능'''을 추가하여, 데이터를 메모리 안에서 직접 처리할 수 있게 만든다. 이 방식은 '''메모리와 프로세서 간의 데이터 이동'''을 최소화하여 데이터 처리 속도를 향상시키고 전력 소모를 줄일 수 있는 장점이 있다.

대표적인 PIM 기술 적용 사례로는 '''DRAM'''이나 HMC(Hybrid Memory Cube)와 같은 고성능 메모리 구조가 있으며, AI와 같은 대규모 데이터 처리가 필요한 분야에서 활발히 연구되고 있습니다.

== PIM의 주요 장점 ==

* '''성능 향상''': 데이터 이동을 줄이기 때문에 연산 속도가 크게 향상됨
* '''에너지 효율성''': 전력 소모를 줄여 효율적인 시스템 운영 가능
* '''대규모 데이터 처리 적합''': AI, 빅데이터, 그래픽 처리 등에서 효과적

== 주요 사례 ==
PIM의 대표적인 적용 사례로 '''HBM(High Bandwidth Memory)'''과 '''HMC(Hybrid Memory Cube)'''가 있다. 이들은 고성능 메모리로서, PIM의 개념을 활용해 메모리 내에서 연산을 수행할 수 있도록 설계되었다. 또한, '''FIMDRAM(Function-in-Memory DRAM)'''처럼 DRAM에 일부 연산 기능을 추가한 메모리도 PIM 기술의 적용 사례로 언급될 수 있다. 특히, 이런 메모리는 AI, 빅데이터, 그래픽 처리와 같은 '''대규모 병렬 연산''' 작업에서 성능을 높이는 데 기여하고 있다.