인공지능 기술4 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. 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. 뇌를 디지털로 옮길 수 있을까? 신경-AI 인터페이스의 첫걸음 마인드 업로딩은 가능할까? 뇌와 AI를 연결하려는 초기 시도들인간의 뇌를 디지털 형식으로 복제한다는 개념, 즉 마인드 업로딩(Mind Uploading)은 오랫동안 공상과학의 영역이었습니다.하지만 최근 신경과학과 인공지능의 발전은 이 개념이 현실화될 가능성을 조금씩 보여주고 있습니다.이 글에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 초기 사례들을 살펴보고,신경 신호가 어떻게 AI 시스템과 연결되고 해석되는지를 설명합니다.또한 여전히 해결해야 할 기술적·윤리적 장벽과 앞으로의 발전 방향도 함께 조망합니다.인간의 생각을 읽는 기술: BCI의 기본 원리신경-AI 인터페이스의 핵심은 뇌파, 즉 뉴런의 전기 신호를 포착해AI가 해석할 수 있는 데이터로 변환하는 데 있습니다.BCI는 일반적으로 EEG(뇌파 측정), EC.. 2025. 8. 7. AI-NFV의 부상: 통신망 가상화와 인텐트 기반 네트워크 자동화의 핵심 기술 AI가 통신망 자동화와 만나면 어떤 변화가 일어날까요?통신 인프라가 점점 더 복잡하고 다양해짐에 따라, 기존의 수작업 중심 운용 방식은 한계에 도달하고 있습니다. 이러한 배경에서 등장한 기술이 바로 NFV(Network Function Virtualization, 네트워크 기능 가상화)이며, 최근에는 AI를 융합한 AI-NFV가 주목받고 있습니다. 이 글에서는 AI-NFV의 개념, 핵심 기술, 그리고 인텐트 기반 자동화가 통신망 운영에 어떤 혁신을 가져오는지 살펴보겠습니다.NFV의 기본 개념과 한계NFV는 네트워크 기능을 하드웨어 장비에서 소프트웨어 기반으로 전환하여,가상화된 환경에서 유연하게 운영할 수 있게 해주는 기술입니다.하지만 자동화 측면에서는 여전히 한계가 있습니다.설정, 운영, 장애 처리 등 .. 2025. 8. 4. 이전 1 다음
