딥러닝 2

양자화(Quantization)라는 말은 무엇인가? 다시정리 해 봅니다.

양자화(Quantization)란 무엇인가? 역사적 기원부터 최신 AI 기술까지최근 인공지능(AI) 분야, 특히 거대언어모델(LLM)이 발전하면서 '양자화(Quantization)'라는 단어가 자주 등장합니다. 하지만 이 용어는 사실 물리학의 가장 깊은 곳에서 탄생하여, 디지털 통신을 거쳐 현재의 AI 경량화 기술로 이어진 유서 깊은 개념입니다. 연속적인 세상을 불연속적인 값으로 해석하는 '양자화'의 개념과 역사, 그리고 현재 기술 발전 상황을 알기 쉽게 정리해 드립니다. 목차1. 양자화의 핵심 정의: 연속에서 불연속으로2. 초기 역사: 물리학에서의 혁명 (1900년대)3. 발전: 디지털 신호 처리의 시대4. 현재: AI와 딥러닝에서의 양자화5. 주요 양자화 기술 (PTQ vs QAT)6. 미래 전망 및..

Computer & Life 2026.01.19

AI와 GPU의 상관 관계. 왜 GPU가 필요한가?

안녕하세요~ ExoBrain입니다.궁금할 것 같은 둘의 관계를 풀어 보겠습니다. AI와 GPU의 상관 관계. 왜 GPU가 필요한가?📌 목차1. AI와 GPU의 관계: 왜 GPU가 중요한가? 2. 병렬 처리의 힘: CPU vs. GPU 3. 딥러닝과 GPU의 시너지 4. AI 가속 기술: CUDA, Tensor Core, ROCm 5. GPU가 AI 산업을 혁신하는 이유 6. 결론: GPU는 AI의 핵심 엔진1. AI와 GPU의 관계: 왜 GPU가 중요한가?AI 기술이 발전하면서 딥러닝과 머신러닝 같은 복잡한 연산을 빠르게 수행하는 것이 중요해졌습니다. 초기에는 CPU(중앙처리장치)로 연산을 처리했지만, 데이터 크기와 모델 복잡도가 증가하면서 속도가 한계에 부딪혔습니다.여기서 GPU(그래픽처리장치) 가 ..

AI 2025.02.24