최신 기술 콘텐츠

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