DRAM

개념

전자기기를 사용하는 경우 데이터를 일시적으로 저장하는 휘발성 메모리의 한 종류

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핵심 특징

휘발성 메모리

• 전원이 꺼지면 저장되어 있던 모든 데이터가 사라진다

빠른 속도

• SSD와 HDD보다 훨씬 빠르다.
  • HDD : 물리적으로 판을 돌리고 바늘을 옮기는 시간이 걸린다. 아무리 빨라도 반도체의 전기 신호 속도를 따라올 수 없다.
  • SSD : 데이터를 저장할 때 ‘플로팅 게이트’라는 곳에 전자를 가두거나 빼는 물리적 과정을 거친다. 이 과정에서 전압을 세게 조절해야 하므로 속도가 상대적으로 느리고 소자가 마모된다.

  구분	DRAM (메모리)	SSD (반도체 저장장치)	HDD (하드디스크)
  역할	작업대 (현재 실행 중인 프로그램)	창고 (파일, 프로그램 저장)	대형 창고 (대용량 데이터 저장)
  저장 방식	전기 소자 (커패시터)	반도체 칩 (플래시 메모리)	자기 원판 (플래터) 회전
  속도	매우 빠름 (가장 빠름)	빠름 (DRAM보다는 느림)	느림 (물리적 회전 방식)
  휘발성	휘발성 (전원 꺼지면 삭제)	비휘발성 (영구 저장)	비휘발성 (영구 저장)
  가격(용량당)	매우 비쌈	보통	매우 저렴함
  내구성	반영구적임	보통 (쓰기 횟수 제한)	낮음 (충격에 약함)
  주요 특징	CPU의 연산을 즉각 지원	빠른 부팅, 소음 없음	저렴한 비용으로 대용량 확보

높은 집적도

• 데이터의 최소 단위인 1비트(0 또는 1)를 저장하기 위해 DRAM은 딱 두 개의 부품만 사용한다.
  • 트랜지스터 1개(1 Transistor): 데이터를 드나들게 하는 ‘문’ 역할
  • 커패시터 1개(1 Capacitor): 전기를 담아 데이터를 저장하는 ‘그릇’ 역할
• 구조가 단순하기 때문에 세트(셀)를 촘촘하게 박아 넣을 수 있다. + 커패시터를 수직으로 길쭉하게 세워서 만든다.

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실생활 사용

스마트폰 멀티태스킹

• 예시) 스마트폰으로 유튜브를 보다가 카톡 답장을 하고, 다시 유튜브로 돌아왔을 때 영상이 처음부터 로딩되지 않고 보던 지점부터 바로 재생
• 만약 DRAM 용량이 부족하면, 이전에 쓰던 앱이 종료되어(일명 ‘리프레시’) 앱을 켤 때마다 새로 로딩되는 불편함을 겪게 된다.

AI 학습시의 가중치(Weight)와 오차값의 저장

• 순전파(Forward): 데이터를 넣고 결과값을 낼 때 모든 가중치 데이터를 DRAM에서 읽어온다
• 역전파(Backward): 정답과 비교해 틀린 만큼 가중치를 수정해야 하는데, 이때 계산된 오차값들과 중간 계산 결과들을 DRAM에 잠시 저장해둔다.
• AI학습시 DRAM을 쓰지 않는다면, 데이터 공급 속도가 연산 속도를 따라가지 못해 병목현상이 일어난다.

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결론

• 빠른 속도 : SSD나 HDD보다 압도적으로 빨라, CPU/GPU가 지연 없이 즉각적으로 일할 수 있는 환경을 만든다.
• AI 학습 : 데이터가 폭발적으로 많은 AI 학습에서 데이터를 실시간으로 공급하는 ‘컨베이어 벨트’ 역할을 하며, DRAM(특히 HBM)이 없다면 현대 AI 모델은 구현 자체가 불가능하다.
• 휘발성 : 전기가 끊기면 데이터가 사라지므로, 현재 작업 중인 내용을 일시적으로 담아두는 용도에 최적화되어 있다.
• 가성비와 효율성 : 구조가 매우 단순(1T1C)하여 좁은 칩에 방대한 용량을 담을 수 있어, 오늘날 모든 스마트 기기의 필수 부품이 된다.