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| 2020 - 노타AI CTO 2017-2020 KAIST INSTITUTE 인공지능연구소 선임연구원 2015-2017 카이스트 전기및전자공학과 박사과정 2015.08-2016.02 홍콩중문대학교, Xiaogang Wang 연구실 방문연구 2014.02-2014.08 Universite de Montreal, Yoshua Bengio 연구실 방문연구 2013-2015 카이스트 전기및전자공학과 석사 2008-2013 카이스트 바이오및뇌공학과 학사 |
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| AI 모델의 성능은 빠르게 향상되었고, 이를 위해 다양한 AI 반도체와 가속기들이 등장해 왔습니다. 그러나 하드웨어의 발전에도 불구하고, 모델 구조와 연산 방식, 배포 환경을 충분히 고려하지 못한 소프트웨어는 여전히 높은 장벽으로 남아 있습니다. 실제 현장에서는 연산 자원, 메모리, 전력, 지연 시간과 같은 제약이 동시에 작용하며, 이는 AI의 적용 범위를 제한해 왔습니다. 본 발표에서는 모델 최적화와 경량화를 이러한 문제를 풀기 위한 핵심 접근으로 다루고, 모델 구조와 연산 그래프, 하드웨어 특성, 배포 환경이 어떻게 연결되어야 하는지를 살펴봅니다. 또한 자원 효율성과 운영 비용, 에너지 관점에서의 지속가능한 AI를 함께 고려하며, 다양한 환경에서의 적용 경험을 바탕으로 실제로 작동하고 오래 유지될 수 있는 AI를 만들기 위해 필요한 판단 기준과 방향성을 공유하고자 합니다. | |||||||||||||||||
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