온디바이스 AI2 개인정보 보호형 LLM 기술: FHE와 차등 프라이버시의 진화 FHE와 차등 프라이버시(DP), LLM에 어떻게 적용되는가?생성형 AI의 활용이 폭발적으로 증가하면서 개인정보 보호에 대한 우려도 커지고 있습니다.특히 대규모 언어 모델(LLM)은 민감한 개인 정보를 학습하거나 노출할 수 있어,프라이버시 보호 기술의 도입이 점점 더 필수적이 되고 있습니다.이 글에서는 대표적인 프라이버시 보호 기술인 FHE(완전 동형 암호)와Differential Privacy(차등 프라이버시)를 중심으로, 이들이 LLM과 결합될 때의 기대 효과,구조적 특징, 기술적 한계 등을 자세히 살펴봅니다.LLM에서 개인정보가 더 민감하게 다뤄지는 이유LLM은 방대한 데이터셋을 학습하면서 개인 메시지, 이메일, 의료기록 등민감한 정보까지 포함할 수 있습니다.이는 예기치 않은 출력이나 공격에 의해 .. 2025. 8. 5. Edge TPU vs GPU: 온디바이스 AI 가속기 성능 완전 비교 온디바이스 AI에 더 적합한 칩은? Edge TPU vs GPU온디바이스 AI 기술이 빠르게 발전하면서 Edge TPU와 GPU는 대표적인 AI 가속기로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 두 칩의 구조, 성능, 소비전력, 가격 등을 중심으로 자세히 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 칩이 더 적합한지에 대한 실질적인 인사이트를 제공합니다. AI 엣지 디바이스 설계, 제품 기획, 연구 용도로도 유용한 정보를 담고 있습니다.엣지 컴퓨팅 시대, AI 가속기가 중요한 이유엣지 디바이스에서 데이터를 빠르게 처리하려면 클라우드 의존을 최소화해야 합니다.이때 핵심은 ‘온디바이스 처리 능력’이며, 이를 가능하게 해주는 것이 AI 가속기입니다.Edge TPU와 GPU는 엣지 추론을 위한 대표적인 AI 칩으로,실시간 반응성과 처.. 2025. 7. 22. 이전 1 다음
