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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.4
- 수록면
- 22 - 28 (7page)
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최근 기후변화 대응을 위한 전 세계적 노력 속에서도 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전은 에너지 소비 증가 및 탄소배출량 급증이라는 환경적 문제를 초래하고 있다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 고성능 AI 모델을 지원하기 위해 데이터센터가 확대되면서, 기후변화를 가속화하는 탄소 배출량이 크게 증가하고 있다. 대표적으로 구글과 마이크로소프트는 AI 서비스 확장으로 인해 최근 5년간 각각 48%, 30%의 탄소 배출량 증가를 보고하였다. 이러한 AI의 기후변화 영향 문제를 완화하기 위해 디바이스 자체에서 AI 모델을 실행하는 온디바이스 AI 기술이 주목받고 있다. 이러한 온디바이스 기술은 가지치기, 양자화, 지식증류 등을 통해 모델을 경량화하고, AI 전용 반도체를 이용하여 추론 속도와 효율성을 최적화함으로써 디바이스의 제한된 자원 내에서 AI 모델을 효과적으로 실행할 수 있도록 한다. 본고에서는 AI 모델 경량화 기술과 모델 최적화 프레임워크 기술 동향에 대해 살펴본다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. AI 모델 경량화 기술
Ⅲ. AI 모델 추론 최적화 기술
Ⅳ. 결론
참고문헌
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