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개요Flash Decoding은 LLM의 토큰 생성 속도를 획기적으로 향상시키기 위한 최신 디코딩 최적화 기술로, 추론 시 GPU 병목을 해소하고 응답 대기시간(latency)을 줄이는 데 초점을 맞춘 알고리즘입니다. 주로 실시간 챗봇, AI 비서, 스트리밍 생성형 AI 등에 적용되어 사용자 경험을 개선하고 서버 효율을 극대화합니다.1. 개념 및 정의Flash Decoding은 LLM의 디코딩 경로에서 계산 및 메모리 접근을 재구성하여, GPU 상에서 더 많은 병렬 처리를 가능하게 만드는 구조적 최적화 기법입니다.기본 구조: Non-AutoRegressive 디코딩 흐름에 가까운 최적화 구조핵심 전략: KV 캐시 재배열, Prefill/Decode 병렬화, 비동기 스트리밍 처리적용 범위: GPT 계열, ..

개요Loihi 2는 인텔(Intel)이 개발한 차세대 뉴로모픽(neuromorphic) 프로세서로, 인간의 뇌 구조와 신경 회로망에서 영감을 받아 정보 처리 방식을 근본적으로 재설계한 칩입니다. 기존 CPU, GPU와 달리 비동기식 이벤트 기반 연산과 병렬적인 스파이킹 뉴런 모델(Spiking Neural Network, SNN)을 채택하여, 초저전력·고속 반응의 인공지능(AI) 구현을 목표로 합니다. 인지, 추론, 적응 학습 등의 기능을 실시간 센서 데이터와 결합해 효율적으로 수행할 수 있어 엣지 AI, 로보틱스, 자율시스템의 핵심 플랫폼으로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의인간의 뇌 신경망에서 영감을 얻어 설계된 스파이킹 기반 뉴로모픽 AI 칩목적초저전력 환경에서 빠른 반응성과 ..

개요Adaptive AI는 변화하는 환경, 사용자 요구, 입력 데이터에 지속적으로 학습하고 반응하며 진화하는 인공지능 아키텍처를 말합니다. 전통적인 고정형 모델과 달리, 상황에 따라 행동을 수정하고, 자체 피드백을 통해 성능을 향상시키는 능력을 갖추고 있어 자율적이고 유연한 AI 시스템의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Adaptive AI는 정적 모델이 아닌 지속적으로 업데이트 가능한 구조를 가진 인공지능 시스템입니다.기존 AI는 학습-배포-고정 구조였다면, Adaptive AI는 운영 중에도 데이터와 상호작용하며 지속적으로 모델을 보정합니다. 이는 강화학습, 온라인 러닝, 사용자 피드백 기반 업데이트 등의 기법을 통해 구현됩니다.Gartner는 Adaptive AI를 “변화하는 상황에..

개요Reactive Inference(실시간 예측)는 변화하는 환경이나 입력에 실시간으로 반응하여 즉시 추론 결과를 도출하는 AI 기술입니다. 특히 센서 기반 시스템, 자율주행, 로봇 제어, 금융 시장 예측 등 빠른 의사결정이 필요한 분야에서 필수적인 요소로 주목받고 있습니다. 이는 기존의 배치 기반 추론(Batch Inference)과는 다른 접근 방식으로, 지연(latency)을 최소화하고, 예측 반응성을 극대화하는 데 초점을 둡니다.1. 개념 및 정의Reactive Inference는 입력 데이터가 실시간으로 도착함과 동시에, 최소한의 지연 시간으로 모델이 예측 결과를 출력하는 방식입니다. 이때 모델은 사전 학습된 파라미터를 기반으로, 추가적인 재학습 없이 예측만 수행합니다. 핵심은 낮은 추론 지연..