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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..

개요Sparsely-Gated MoE(Mixture of Experts)는 대형 신경망 모델에서 전체 네트워크가 아닌 일부 전문가(Experts)만 선택적으로 활성화함으로써 모델 용량은 늘리되 계산 비용은 일정하게 유지하는 구조입니다. 이 방식은 Google Brain의 논문 “Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer”에서 제안되었으며, GPT, T5, Switch Transformer 등 현대 대형 언어 모델의 확장성 향상에 널리 사용되고 있습니다.1. 개념 및 정의Mixture of Experts(MoE)는 여러 개의 전문가 네트워크(Expert)를 구성하고, Gating Network를 통해 입력마..

개요Mixture-of-Experts(MoE)는 신경망 모델 내 여러 개의 서브 네트워크(전문가)를 구성하고, 입력마다 이 중 일부 전문가만 활성화하여 처리하는 방식의 스파스 활성화(Sparse Activation) 기반 딥러닝 아키텍처입니다. 이를 통해 모델 크기를 기하급수적으로 확장하면서도 학습과 추론 시 연산량은 제한적으로 유지할 수 있어, 최근 거대 언어 모델(LLM)의 핵심 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Mixture-of-Experts는 입력마다 선택적으로 전문가 모듈을 활성화하는 구조로, 모델이 전체 네트워크를 사용하는 것이 아닌, 일부 전문가만을 선택적으로 실행하는 방식입니다.전문가(Expert): 독립적인 Feed-Forward Network(FFN)게이트(Gating Net..