반응형 2024/10/212 경량 신경망 설계 기법: 파라미터 공유, 프루닝, 양자화 스마트폰에서 인공지능 비서가 자연어를 이해하거나, 스마트워치가 실시간으로 건강 상태를 모니터링하는 것처럼, 우리는 점점 더 많은 모바일 기기와 IoT 디바이스에서 AI의 혜택을 누리고 있습니다. 하지만 이런 디바이스들은 매우 제한된 메모리와 계산 자원을 가지고 있기 때문에, 대규모 인공지능 모델을 실행하는 것은 큰 도전 과제입니다. 특히, 고성능을 유지하면서도 메모리 사용을 최소화하는 AI 모델이 필요합니다. 이를 해결하기 위한 다양한 경량 신경망 설계 기법들이 등장했으며, 이들 기법은 적은 메모리로도 높은 성능을 달성하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 글에서는 파라미터 공유, 프루닝, 양자화와 같은 주요 기법을 통해 어떻게 메모리 효율을 극대화할 수 있는지 알아보겠습니다. 파라미터 공유: 자원을 절약하.. 2024. 10. 21. Tiny ML: 소형화된 신경망의 미래와 실제 응용 사례 언제 어디서나 AI가 우리 곁에서 도움을 주는 세상을 상상해보세요. 주머니 속의 스마트폰이 복잡한 음성 명령을 실시간으로 처리하고, 손목의 스마트워치가 하루 동안의 활동과 건강 상태를 분석하며, 농장의 센서들이 자동으로 물 공급을 조절하는 장면이 일상적이 될 수 있습니다. 이 모든 것이 가능해지는 배경에는 TinyML이라는 기술이 있습니다. TinyML은 작은 전력으로도 복잡한 머신러닝 작업을 수행할 수 있는 신경망을 소형 디바이스에 탑재하는 기술로, 지금까지는 불가능해 보였던 IoT와 모바일 기기에서도 강력한 AI를 사용할 수 있게 만들어줍니다. 이 글에서는 TinyML의 개념과 이를 가능하게 하는 기술을 설명하며, TinyML이 이미 우리 생활 속에서 어떻게 사용되고 있는지, 그리고 미래에 어떤 혁신.. 2024. 10. 21. 이전 1 다음 반응형
