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개요ONNX Runtime은 다양한 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)에서 학습된 모델을 ONNX(Open Neural Network Exchange) 포맷으로 변환하여 빠르고 효율적으로 추론할 수 있도록 해주는 고성능 런타임 엔진입니다. Microsoft에서 개발한 이 오픈소스 프로젝트는 CPU, GPU, 모바일, 웹 등 다양한 환경에서 최적화된 추론 성능을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의ONNX 포맷 모델을 다양한 하드웨어에서 효율적으로 실행하기 위한 추론 엔진Apache 2.0 라이선스목적프레임워크 독립적이고 최적화된 추론 환경 제공다양한 AI 플랫폼 호환배포 환경클라우드, 엣지, 브라우저, 모바일 등Windows, Linux, macOS, Android 지원..

개요Medusa는 LLM(Large Language Model) 추론 속도를 가속화하기 위해 설계된 멀티 디코딩(Multi-decoding) 프레임워크입니다. 기존의 토큰 단위 디코딩 방식을 개선하여, 여러 개의 후보 토큰 시퀀스를 동시에 예측하고 검증함으로써 추론 효율성을 크게 향상시킵니다. 이는 특히 대규모 언어 모델에서 응답 지연(latency)을 줄이고, 실시간 응용 서비스(예: 챗봇, 검색, 추천 시스템)에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Medusa는 멀티 디코딩 헤드를 추가하여 LLM의 토큰 생성 속도를 가속화하는 프레임워크입니다.목적LLM 추론 시 토큰 단위 생성의 병목 현상을 완화필요성대규모 모델일수록 응답 시간이 길어 실시간 응용에서 제약 발생LLM의 대화..

개요AI 서비스를 실무에 도입하는 과정에서 다양한 LLM(Large Language Model) 옵션들이 존재하게 되면서, 단일 모델 선택이 아닌 질문 유형, 비용, 응답 시간, 품질 등에 따라 최적의 모델을 자동 선택하는 시스템이 필요해졌습니다. 이러한 목적을 위해 설계된 것이 바로 Model Router입니다. Model Router는 프롬프트 입력을 기반으로 적절한 언어 모델을 자동 라우팅하여, 비용 최적화와 정확도, 응답성 균형을 동시에 달성할 수 있도록 돕는 지능형 LLM 선택기입니다.1. 개념 및 정의Model Router는 여러 개의 LLM 인스턴스 중 사용자의 질의 또는 프롬프트에 따라 가장 적절한 모델을 자동으로 선택하고 호출하는 중개 시스템입니다. 주로 다양한 벤더(GPT-4, Clau..

개요메타모픽 컴퓨팅(Metamorphic Computing)은 소프트웨어 및 하드웨어의 동적인 변화를 통해 최적의 성능을 제공하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 기존의 정적(Static) 아키텍처와 달리, 이 기술은 실행 환경에 따라 프로세서, 네트워크, 스토리지 등이 유연하게 재구성(Reconfigurable)될 수 있다. 본 글에서는 메타모픽 컴퓨팅의 개념, 주요 기술 요소, 장점과 단점, 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. 메타모픽 컴퓨팅(Metamorphic Computing)이란?메타모픽 컴퓨팅은 시스템이 환경 변화에 적응하고, 동적으로 성능을 최적화하는 컴퓨팅 모델이다. 기존의 고정된 하드웨어 및 소프트웨어 구조를 벗어나, 특정 워크로드나 네트워크 조건에 따라 컴퓨팅 리소스가 실시간으로 변형될..

개요머신러닝 최적화 알고리즘(Optimization Algorithm)은 모델의 성능을 최적화하기 위해 손실 함수(Loss Function)를 최소화하거나 성능 지표를 최대화하는 기법입니다. 최적화는 학습 속도를 향상시키고, 과적합을 방지하며, 더 나은 예측 결과를 제공하는 데 필수적입니다. 본 글에서는 머신러닝에서 가장 많이 사용되는 최적화 알고리즘의 개념, 주요 기법, 활용 사례 및 최신 트렌드를 살펴봅니다.1. 머신러닝 최적화 알고리즘이란?머신러닝 최적화 알고리즘은 모델이 최적의 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 찾도록 도와주는 기법으로, 학습 과정에서 손실을 최소화하거나 정확도를 높이는 역할을 합니다.1.1 최적화 알고리즘의 필요성학습 속도 향상: 적절한 최적화 기법을 사용하면 모델 학습 ..