ITPE * JackerLab

개요OpenVINO™(Open Visual Inference and Neural Network Optimization)는 Intel이 개발한 고성능 딥러닝 추론 최적화 툴킷으로, CPU, GPU, VPU, FPGA 등 다양한 인텔 하드웨어에서 효율적인 모델 추론을 가능하게 합니다. ONNX, TensorFlow, PyTorch 등에서 학습된 모델을 변환하여 엣지 디바이스나 서버 환경에서 빠르게 실행할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의다양한 인텔 하드웨어에서 AI 모델 추론을 최적화하는 오픈소스 툴킷Apache 2.0 라이선스주요 목적추론 속도 최적화, 메모리 효율화, 이식성 확보엣지 AI 및 로컬 추론에 적합지원 플랫폼Windows, Linux, macOS, IoT/엣지 ..

개요GGUF는 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 배포하고 실행하기 위한 경량화된 모델 파일 포맷입니다. Meta의 LLaMA 및 다양한 오픈소스 LLM 실행 엔진에서 사용되며, 기존 GGML 포맷을 개선한 차세대 표준으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의대규모 언어 모델을 효율적으로 저장·실행하기 위한 통합 포맷GGML의 후속 포맷목적다양한 하드웨어에서 경량 실행 지원CPU, GPU, 모바일 환경필요성모델 크기와 자원 소모 문제 해결온디바이스 AI 확산효율적 LLM 배포를 위한 핵심 포맷입니다.2. 특징특징설명비교범용성다양한 모델과 실행 엔진 지원GGML보다 확장성 강화경량성파일 크기 최적화 및 빠른 로딩기존 포맷 대비 성능 개선호환성Meta LLaMA 등 최신 모델 지..

개요대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 추론 과정에서 가장 큰 자원 소모 중 하나는 **KV-Cache(Key-Value Cache)**입니다. 이는 모델이 문맥을 유지하고 빠른 응답을 생성하기 위해 사용하는 핵심 메커니즘이지만, 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가한다는 단점이 있습니다. 이를 해결하기 위해 최근 연구에서는 KV-Cache Quantization(KVQ) 기법이 주목받고 있습니다. KVQ는 캐시 메모리를 양자화(Quantization)하여 성능 저하 없이 메모리와 연산 효율을 극대화하는 기술입니다.1. 개념 및 정의**KV-Cache Quantization(KVQ)**는 LLM 추론 시 생성되는 Key-Value Cache를 저정밀도 형식으로 변환하여 메모..

개요Quantized Mixture of Experts(Q-MoE)는 대규모 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처를 양자화(quantization) 기술과 결합하여, 추론 속도 및 메모리 효율을 극대화하면서도 고성능을 유지하는 차세대 AI 모델 최적화 기법입니다. Q-MoE는 특히 파라미터가 수십~수백억 개에 달하는 초대형 LLM 및 분산 추론 환경에서 효율성과 정확도를 동시에 확보하기 위한 해법으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의MoE 구조의 각 전문가(expert)를 양자화하여 경량화하는 추론 최적화 기법MoE + Post/Training-aware Quantization목적연산량 감소, 메모리 사용 절감, 속도 향상Edge 및 Cloud Inference 모두 적용..

개요GPT-Q는 대형 언어 모델을 저용량으로 경량화하면서도 정확도 손실 없이 빠르게 추론할 수 있게 해주는 기술로, 특히 AI의 엣지 컴퓨팅 및 저비용 배포에 혁신적인 해법을 제시한다. 본 포스트에서는 GPT-Q의 정의, 동작 방식, 기술적 특징 및 주요 활용 사례를 중심으로 GPT-Q가 왜 중요한지 심층적으로 살펴본다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의GPT-Q는 'Quantized Generative Pre-trained Transformer'의 약자로, 사전 학습된 대규모 언어 모델(GPT)을 양자화(Quantization) 기법으로 압축한 모델을 의미함목적고성능 AI 모델을 저비용 환경에서도 빠르게 운영할 수 있도록 최적화필요성LLM의 연산 자원 소모와 배포 한계를 극복하고, 엣지 디바이스 및 ..

개요Quantization-aware Training(QAT, 양자화 인지 학습)은 딥러닝 모델의 경량화(모델 크기 축소 및 연산량 감소)를 위해 도입되는 기술 중 하나로, 학습 과정에서 양자화를 시뮬레이션하여 정확도 손실을 최소화합니다. 특히 엣지 디바이스나 모바일 환경에서 고속 추론과 낮은 전력 소비가 요구되는 분야에 적합하며, Post-Training Quantization(PTQ)보다 높은 정밀도를 유지할 수 있다는 장점이 있습니다.1. 개념 및 정의QAT는 훈련 단계부터 8-bit 또는 정수 연산을 염두에 두고, 양자화 시뮬레이션을 포함한 연산을 통해 모델을 학습시키는 방식입니다. 이는 학습 중 float 연산과 양자화된 정수 연산 사이의 오차를 고려하여 weight와 activation을 함께..