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인공지능(AI) 가속기 시장에서 칩의 연산 성능뿐 아니라 동일한 연산 인프라에서 AI 모델을 얼마나 빠르고 효율적으로 구동할 수 있는지가 경쟁력으로 부상하고 있다.<br />
GPU 외에 NPU와 AI 추론용 ASIC 등 가속기 선택지가 다변화하면서 각 하드웨어의 연산 구조와 실행 환경에 맞춰 AI 모델을 경량화·변환·배포하는 소프트웨어의 중요성도 부각되고 있다.
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<p><strong>출처 : www.news1.kr</strong> <a href="https://www.news1.kr/amp/industry/sb-founded/6284036" target="_blank">(원문보기)</a></p>
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인공지능(AI) 가속기 시장에서 칩의 연산 성능뿐 아니라 동일한 연산 인프라에서 AI 모델을 얼마나 빠르고 효율적으로 구동할 수 있는지가 경쟁력으로 부상하고 있다.
GPU 외에 NPU와 AI 추론용 ASIC 등 가속기 선택지가 다변화하면서 각 하드웨어의 연산 구조와 실행 환경에 맞춰 AI 모델을 경량화·변환·배포하는 소프트웨어의 중요성도 부각되고 있다.