반응형 엣지 ai2 엣지 AI 컴퓨팅의 혁신: 데이터센터 없이도 빠른 AI 처리 엣지 AI 컴퓨팅이란 무엇이고, 왜 데이터센터가 없이도 빠른 AI 처리가 가능해졌을까요? 지금 데이터와 AI는 세상의 모든 산업에 혁신을 불러오고 있지만, 데이터센터에만 의존하는 시대는 점점 끝나가고 있어요. 이 글에서는 엣지 AI 컴퓨팅의 개념부터 실제 생활에 미치는 영향, 그리고 최신 트렌드까지 쉽고 깊게 풀어봅니다.몇 년 전까지만 해도 인공지능을 제대로 활용하려면 엄청난 규모의 데이터센터와 통신망이 필수라고 생각했어요. 저 역시 AI 서비스를 기획하면서, 언제나 클라우드 서버 비용과 초고속 네트워크 문제에 골머리를 앓았죠. 하지만 요즘은 분위기가 사뭇 달라요. IoT나 스마트폰, 자율주행차 안에서도 빠르고 똑똑한 AI 연산이 가능하더라고요. 바로 ‘엣지 AI 컴퓨팅’ 덕분이죠. 이 기술, 실제로 우.. 2025. 8. 23. 양자화(Quantization) 기술: AI 모델의 학습 효율 증가 더 작고 빠르면서도 똑똑한 AI를 만들 수 있을까요? 답은 바로 ‘양자화(Quantization)’에 있습니다! 요즘 AI 모델의 크기가 점점 커지고 있습니다. GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)도 예외는 아니죠. 하지만 이렇게 거대한 모델을 실행하려면 엄청난 연산 능력과 메모리가 필요합니다. 그렇다면 성능을 유지하면서도 모델을 더 작고 가볍게 만들 방법은 없을까요? 바로 ‘양자화(Quantization)’가 그 해결책이 될 수 있습니다. 양자화는 AI 모델을 최적화하는 중요한 기술 중 하나입니다. 복잡한 연산을 단순화하고, 메모리 사용량을 줄이며, 처리 속도를 높이는 데 유용하죠. 특히 엣지 디바이스(스마트폰, IoT 기기)에서도 AI를 원활하게 실행할 수 있도록 해줍니다. 오늘은 양자화의 개념과 작.. 2025. 3. 20. 이전 1 다음 728x90 반응형
