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GPU 메모리 효율을 극대화하는 비트 단위 패킹 기술의 모든 것 LLM 성능 저하 없이 GPU 메모리를 절약할 수 있을까?대규모 언어 모델(LLM)의 파라미터 수가 폭발적으로 증가함에 따라 GPU 메모리의 효율적인 사용은 필수 요소가 되었습니다. 이러한 배경에서 주목받는 기술이 바로 비트 단위 패킹(Bit-level Packing)입니다. 이 글에서는 GPU 메모리 압축의 핵심 기술인 비트 단위 패킹의 개념, 구조, 장단점, 그리고 LLM에 미치는 영향까지 자세히 알아보겠습니다.비트 단위 패킹 기술이란 무엇인가?비트 단위 패킹이란 데이터를 저장할 때 불필요한 비트를 제거하고 실제로 필요한 정보만을 비트 단위로 압축하여 GPU 메모리에 저장하는 기술입니다. 예를 들어, 기존에 32비트로 저장되던 데이터를 4비트 또는 8비트로 줄여서 동일한 메모리 공간에 더 많은 데이터.. 2025. 8. 12.
실리콘 포토닉스 AI 칩, 상용화 시대 언제 열릴까? 차세대 AI 칩의 주역, 실리콘 포토닉스의 상용화 시기는?AI 연산 속도를 획기적으로 끌어올릴 수 있는 기술로 주목받고 있는 실리콘 포토닉스는차세대 AI 칩 분야에서 핵심적인 역할을 맡고 있습니다. 반도체와 광학 기술을 결합한 이 기술은기존의 전자식 전송 방식의 한계를 넘어서 더 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다.그렇다면 실리콘 포토닉스 AI 칩의 상용화는 과연 언제쯤 이루어질 수 있을까요?주요 기업들의 로드맵, 기술 현황, 시장 전망을 통해 그 가능성을 짚어보겠습니다.실리콘 포토닉스란 무엇인가요?실리콘 포토닉스는 기존 실리콘 기반 반도체 공정에 광학 기반 통신 기술을 통합한 기술입니다.레이저, 광도파로, 광검출기 등을 실리콘 칩에 집적해 초고속 데이터 전송을 가능하게 합니다.AI 서버, 고.. 2025. 8. 11.
2025년 인공지능 모델 최적화의 핵심, Zero-1× 기법 완전 정리 Zero-1×가 지금 주목받는 이유는 무엇일까요?대형 언어 모델(LLM)의 활용이 확산되면서, 아주 적은 파라미터만을 조정해도높은 성능을 낼 수 있는 파인튜닝 기법들이 주목받고 있습니다.그중에서도 Zero-1× 파라미터 효율형 파인튜닝은 놀라운 효율성과 유연성을 바탕으로산업 전반에 빠르게 채택되고 있습니다.이 글에서는 Zero-1× 기법의 구조, 특징, 실제 적용 가능성 등을 다각도로 살펴보겠습니다.Zero-1× 기법이란 무엇인가요?Zero-1×는 전체 모델을 수정하지 않고,아주 소수의 파라미터만을 조정하여 대형 언어 모델을 맞춤화할 수 있게 해주는파라미터 효율형 파인튜닝 방식입니다.LoRA, BitFit, Adapter 등 기존 기법과 비교했을 때,성능 저하 없이 극단적인 파라미터 절약을 실현한다는 점.. 2025. 8. 11.
AI 데이터셋 라이선스 전쟁: OpenRAIL과 Meta의 치열한 대결 개발자라면 꼭 알아야 할 데이터셋 라이선스 논쟁AI 기술이 빠르게 발전하면서 데이터셋을 둘러싼 저작권과 라이선스 문제가 뜨거운 이슈로 떠올랐습니다. 특히 오픈소스 중심의 OpenRAIL 라이선스와 상업적 활용 중심의 Meta Data License 간의 충돌은 AI 생태계 전반에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 이 글에서는 두 라이선스의 핵심 차이점과 그 철학, 그리고 향후 기술적·법적 영향까지 깊이 있게 살펴보겠습니다.OpenRAIL 라이선스란?OpenRAIL(Open Responsible AI License)은 AI 모델과 데이터셋을 보다 책임감 있게 배포하기 위해 등장한 라이선스입니다.AI 결과물의 오남용을 방지하고 투명성과 책임성을 강화하는 것을 목적으로 하며, 공공기관과 연구소에서 큰 주목을 받고.. 2025. 8. 10.
외부 벡터DB 없이도 강력한 검색? Self-Retrieval LLM의 비밀 Self-Retrieval LLM이란? 외부 벡터 데이터베이스 없이 어떻게 검색이 가능할까?검색 기능을 내장한 Self-Retrieval LLM은 외부 벡터 데이터베이스에 의존하지 않고정보 검색을 수행할 수 있는 최첨단 인공지능 기술입니다.이 구조는 데이터를 사전에 내부화하고 그 임베딩을 내부적으로 인덱싱하여빠르고 효율적인 검색을 가능하게 합니다.이 글에서는 Self-Retrieval LLM이 왜 주목받고 있는지를그 원리, 구조, 장점, 활용 사례를 중심으로 명확하고 간결하게 설명드립니다.기존 LLM과 Self-Retrieval LLM의 차이기존의 LLM은 일반적으로 검색 기반 응답을 위해외부 벡터 데이터베이스를 필요로 합니다.그러나 Self-Retrieval LLM은 정보를 임베딩한 뒤자체적으로 인덱스.. 2025. 8. 10.
양자-AI 융합의 미래: 양자 회로와 LLM 실험의 최전선 양자컴퓨팅과 인공지능이 만나면 어떤 변화가 일어날까?양자컴퓨터와 대형 언어 모델(LLM)의 결합은 새로운 기술 패러다임을 예고합니다.기존 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘는 양자 회로와, 언어 이해 및 생성을 극한까지 끌어올리는LLM이 결합할 경우, 전혀 새로운 형태의 사고와 문제 해결 방식이 가능해질 수 있습니다.이 글에서는 최근 활발히 진행 중인 ‘Quantum-AI Hybrid(양자-AI 하이브리드)’ 실험의핵심 개념과 연구 방향, 그리고 현재 기술적으로 직면한 도전 과제들을 살펴봅니다.양자회로란 무엇이며 왜 중요한가?양자회로는 큐비트를 기반으로 정보를 처리하는 계산 구조입니다.기존의 트랜지스터 기반 회로와 달리, 중첩과 얽힘이라는 원리를 활용하여병렬 연산이 가능하며, 매우 복잡한 문제를 빠르게 해결할 수 있.. 2025. 8. 9.

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