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Core Technologies of Mobile AI Quantization and NPU Optimization 지난 2편에서는 TecAce 프로젝트에 적합한 소형 언어 모델(SLM)로 Gemma-2B를 선정하고, 스마트폰의 제한된 리소스 환경에서 CPU와 GPU를 활용해 성능을 테스트한 과정을 공유했습니다. 하지만 테스트 결과, 초기 구동 지연과 메모리 초과(Out of Memory)라는 현실적인 벽에 부딪혔습니다. 데이터센터의 GPU 랙이 아닌, 한 손에 쥐어지는 모바일 기기에서 LLM을 실시간으로 구동하려면 하드웨어 가속기(NPU)를 극한으로 활용하고 모델의 크기를 대폭 줄이는 '기술적 다이어트'가 필수적 입니다. 이번 3편에서는 온디바이스 AI 구현의 핵심 기술인 양자화(Quantization) 와 NPU 최적화 및 안드로이드 통합 과정 을 깊이 있게 살펴보겠습니다. 1. 거대 모델 압축의 마법: 양자화(Quantization) 양자

내 손안의 거대언어모델 모바일용 SLM(Small Language Model) 선정 전략 1편에서는 클라우드 비용과 데이터 보안 문제를 해결하기 위해 '온디바이스 AI'가 필수적인 패러다임으로 자리 잡고 있음을 확인했습니다. 그렇다면 데이터센터의 거대한 GPU 랙에서나 돌아갈 법한 수백억, 수천억 개 파라미터의 거대 언어 모델(LLM)을 어떻게 스마트폰이라는 작은 기기 안에 넣을 수 있을까요? 그 해답은 바로 '소형 언어 모델(Small Language Model, SLM)' 에 있습니다. 이번 2편에서는 2026년 현재 가장 주목받는 SLM들을 비교해 보고, TecAce가 실제 프로젝트를 위해 어떤 기준으로 모델을 테스트하고 최종 선정했는지 생생한 과정을 공유합니다. 2026년, SLM 생태계의 춘추전국시대 SLM은 일반적으로 100억 개(10B) 미만의 파라미터를 가지며, 스마트폰, 엣지 디바이스, 심지어 브라우저에서도 효율적으로 동작하도록