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개요Tiny-LLM은 기존 대형언어모델(LLM, Large Language Model)의 장점을 유지하면서도, 리소스 제약이 있는 환경(모바일, IoT, 엣지 디바이스 등)에서도 활용 가능한 경량화된 언어모델 아키텍처를 의미합니다. 모델의 크기, 파라미터 수, 연산량 등을 최소화하는 동시에, 주요 자연어 처리 기능(NLU/NLG)의 성능을 일정 수준 이상으로 유지하도록 설계됩니다. Tiny-LLM은 비용 절감, 실시간 반응성, 개인화된 AI 기능 탑재에 최적화된 기술입니다.1. 개념 및 정의Tiny-LLM은 수억~수십억 개 파라미터 규모의 대형모델을 수백만~수천만 개 수준으로 축소하거나, 압축·지연처리 기반 기술을 통해 경량화한 모델입니다.목적: 엣지 환경에서도 LLM 기능을 실행 가능하도록 최적화필요성..

개요Phi-3-mini는 Microsoft가 개발한 경량화 대규모 언어모델(Mini LLM)로, 모바일 및 엣지 환경에서도 고성능 자연어 이해와 생성이 가능하도록 최적화된 차세대 LLM이다. 상대적으로 작은 파라미터 수에도 불구하고 뛰어난 평가 성능을 자랑하며, 실제 활용 가능한 '작지만 강한' 모델로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Phi-3-mini는 Microsoft의 Phi 모델 시리즈 중 가장 최신 소형 모델로, 3.8B 파라미터 크기를 기반으로 모바일, IoT, 웹, 데스크톱 등 경량 디바이스에서도 LLM 기능을 제공할 수 있도록 설계되었다.모델 크기: 3.8B 파라미터출시일: 2024년 4월배포 형식: ONNX, PyTorch, GGUF, WebLLM 등 다양한 포맷 제공적용 플랫폼: And..

개요AI의 발전과 함께 컴퓨팅 성능과 전력 효율의 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임이 요구되고 있습니다. 이에 따라 인간의 뇌 구조와 유사한 연산 방식을 구현하면서도 전기 대신 빛을 사용하는 "Neuromorphic Photonics(뉴로모픽 포토닉스)" 기술이 주목받고 있습니다. 이 기술은 고속, 저전력, 병렬처리 특성을 활용하여 미래 인공지능 하드웨어의 핵심으로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의Neuromorphic Photonics는 신경망 구조를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 개념에 광학 소자(레이저, 광도파로 등)를 결합한 차세대 정보처리 기술입니다. 전통적인 전자 기반 뉴로모픽 칩이 가진 속도 및 발열의 한계를 광학 기술로 극복하며, 전기 신호 대신 광 신호로 뉴런과 시냅스를 구현하는 것이 ..

개요TinyML은 수 밀리와트 수준의 마이크로컨트롤러(MCU)에서 머신러닝 모델을 실행할 수 있도록 설계된 기술입니다. 이 기술은 센서에서 수집된 데이터를 로컬에서 즉시 처리하고 의사결정까지 수행할 수 있는 초경량 AI 접근 방식으로, 엣지 컴퓨팅, IoT, 웨어러블, 스마트 홈/팩토리 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의**TinyML(Tiny Machine Learning)**은 1mW 이하의 전력에서 동작하는 소형 디바이스에 최적화된 머신러닝 모델과 실행 환경을 의미합니다. 주요 목표는 에너지 효율성과 응답 속도 확보이며, 이를 위해 모델 경량화, 최적화된 런타임, 하드웨어 가속 등이 함께 고려됩니다.처리 위치: 클라우드가 아닌 디바이스 자체 (on-device infere..

개요Spintronics(Spin Electronics)는 전자의 전하(charge)뿐 아니라 스핀(spin) 특성을 활용하여 정보 저장과 연산을 수행하는 혁신적인 기술입니다. Spintronics Logic은 이를 확장하여, 초저전력, 비휘발성, 고속 연산이 가능한 논리 소자(Logics)를 구현하는 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의전자의 스핀을 제어하여 논리 연산을 수행하는 소자 및 아키텍처 기술목적전력 소비를 줄이면서 비휘발성과 고속성을 갖춘 로직 회로 구현필요성무어의 법칙 한계, CMOS 소자의 전력 소모 및 집적도 한계 극복Spintronics Logic은 전통적인 반도체 기반 로직 한계를 극복할 수 있는 유력한 대안으로 연구되고 있습니다.2. 특..

개요AI 엣지 오프로딩(ML Edge Offloading)은 엣지 디바이스에서 실행되는 머신러닝(ML) 연산을 클라우드 또는 다른 고성능 컴퓨팅 리소스로 분산하여 처리하는 기술이다. 이는 엣지 AI의 연산 부담을 줄이고 실시간 데이터 처리를 최적화하는 데 활용되며, 5G, IoT, 스마트 공장, 자율 주행 등 다양한 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 본 글에서는 AI 엣지 오프로딩의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. AI 엣지 오프로딩이란?AI 엣지 오프로딩은 엣지 디바이스(Edge Device)에서 머신러닝 모델을 실행할 때, 일부 연산을 클라우드나 근처 고성능 서버로 오프로딩(Offloading)하여 처리하는 방식이다. 이를 통해 로컬 장치의 ..

개요인공지능형 서비스(AIaaS, AI as a Service)는 클라우드 기반으로 인공지능(AI) 기능을 제공하는 서비스 모델입니다. 기업과 개발자는 AI 인프라를 직접 구축할 필요 없이, 클라우드에서 AI 모델을 활용하여 데이터 분석, 자연어 처리, 머신러닝 모델 학습 등을 수행할 수 있습니다. AIaaS는 비용 절감, 확장성, 운영 효율성을 제공하며 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 AIaaS의 개념, 주요 기능, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. AIaaS란 무엇인가?AIaaS는 클라우드에서 AI 기술을 서비스 형태로 제공하는 모델로, 사용자는 필요에 따라 AI 기능을 활용할 수 있습니다. 이는 AI 인프라 구축 및 유지보수의 부담을 줄이고, 개발 속도를 가속..

개요뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)은 인간의 뇌 신경망(뉴런과 시냅스)을 모방한 하드웨어 및 소프트웨어 기반의 인공지능(AI) 기술입니다. 기존의 범용 컴퓨터 구조(Von Neumann Architecture)와 달리, 뉴로모픽 시스템은 저전력, 실시간 학습, 높은 병렬성을 활용하여 인공지능, 자율주행, 로봇, 엣지 컴퓨팅 등의 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다.1. 뉴로모픽 컴퓨팅이란?뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 두뇌의 신경망을 모방하여 AI의 학습 및 추론 성능을 극대화하는 기술로, 기존 디지털 컴퓨터와 차별화된 새로운 패러다임을 제공합니다.1.1 뉴로모픽 컴퓨팅의 핵심 개념뉴런(Neuron)과 시냅스(Synapse) 기반 구조병렬 연산 및 이벤트 기반(event-driven) ..