"머신러닝 프로세스, 연산·대역폭·메모리 저장 공간 줄인다!"...MIT 연구팀, 대칭형 희소 텐서 컴파일러 '시스텍' 오픈소스로 공개
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게시글 작성 시각 2025-02-10 11:35:28
- 2025.02.08
- ⓒ인공지능신문 / 정한영 기자
의료 영상 처리 및 음성 인식과 같은 애플리케이션에 사용되는 인공지능 모델은 처리하는 데 엄청난 양의 연산이 필요한 매우 복잡한 데이터 구조에 대한 작업을 수행한다. 이것은 바로 딥러닝 모델이 많은 에너지를 소비하는 이유 중 하나다.
MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 연구팀은 딥러닝 모델의 효율성을 높이기 위해 딥러닝 알고리즘 개발자가 두 가지 유형의 데이터 중복성을 동시에 활용할 수 있는 자동화된 시스템을 개발했다. 이를 통해 머신러닝 작업에 필요한 연산, 대역폭, 메모리 저장 공간을 줄일 수 있다.
(후략)
[원본기사 출처 : https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=33805]
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