ㅁ 최적화

ㅇ 정의:
AI 시스템의 성능을 유지하거나 향상시키면서 자원 소비를 최소화하는 기술 및 방법론.

ㅇ 특징:
– 효율적인 자원 사용을 목표로 함.
– 계산 복잡도를 줄여 에너지 소비를 감소시킴.
– 모델 경량화, 알고리즘 최적화 등이 포함됨.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터셋 훈련 시 에너지 소비가 과도한 경우.
– 환경 친화적인 AI 시스템이 요구되는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 최적화의 목표를 단순히 성능 향상으로만 이해하는 경우.
– 자원 소비 감소가 모델 성능 저하를 반드시 의미한다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 최적화는 AI 시스템의 에너지 소비를 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시키는 것을 목표로 한다.
X: 최적화는 항상 모델의 정확도를 높이는 데만 집중한다.

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1. 에너지 절약형훈련

ㅇ 정의:
AI 모델 훈련 시 에너지 소비를 최소화하기 위해 설계된 기술 및 방법.

ㅇ 특징:
– 하드웨어와 소프트웨어 최적화를 통해 에너지 사용을 줄임.
– 모델 경량화 기법, 데이터 축소 기법 등이 사용됨.
– 클라우드 기반 분산 훈련 환경에서 특히 유용함.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 딥러닝 모델을 반복적으로 훈련해야 하는 경우.
– 전력 소비가 제한된 환경에서 AI를 구현해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 에너지 절약형훈련이 항상 성능 저하를 동반한다고 오해하는 경우.
– 에너지 절약형훈련이 하드웨어 변경 없이도 가능하다는 점을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 에너지 절약형훈련은 하드웨어와 소프트웨어 최적화를 통해 에너지 소비를 줄이는 데 기여한다.
X: 에너지 절약형훈련은 모델의 정확도를 희생하면서 에너지 소비를 줄이는 방법이다.

ㅁ 추가 학습 내용

에너지 절약형 훈련의 주요 기법과 관련된 학습 내용을 아래와 같이 정리합니다.

1. **모델 경량화**:
– **Pruning**: 모델의 불필요한 가중치와 뉴런을 제거하여 경량화하는 방법. 이를 통해 계산 복잡도를 줄이고 에너지 소비를 줄일 수 있음.
– **Quantization**: 모델의 가중치 및 활성값을 낮은 비트 정밀도로 변환하여 메모리 사용량과 연산 비용을 감소시킴. 예를 들어, 32비트 대신 8비트로 표현하여 효율성을 높임.

2. **데이터 축소**:
– **Augmentation Reduction**: 데이터 증강 기법을 최소화하여 학습 데이터의 크기를 줄임으로써 훈련에 필요한 에너지 소비를 줄이는 방법. 필수적인 증강만을 선택적으로 사용함.

3. **분산 훈련 최적화**:
– 여러 장치에서 병렬로 훈련을 수행할 때 통신 오버헤드를 줄이고 계산 자원을 효율적으로 사용하도록 최적화하는 방법. 네트워크 대역폭을 줄이고, 계산 작업을 균형 있게 분배하는 기술을 포함함.

4. **에너지 소비와 관련된 메트릭**:
– **Energy Efficiency Score**: 모델이 소비하는 에너지 대비 성능을 평가하는 지표. 에너지 효율성을 높이는 데 중요한 기준으로 사용됨.
– **FLOPS (Floating Point Operations Per Second)**: 모델의 계산 복잡도를 나타내는 메트릭. FLOPS가 낮을수록 연산 비용과 에너지 소비가 감소할 가능성이 있음.

5. **모델 성능 평가 방법**:
– 에너지 소비와 관련된 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가하고, 효율성을 개선하기 위한 전략을 수립함.
– 모델의 정확도와 에너지 소비 간의 균형을 분석하여 최적화된 결과를 도출함.