ㅁ 효율화 방식

ㅇ 정의: 딥러닝 모델의 메모리 사용량을 줄이고 계산 효율을 높이기 위한 다양한 기법을 포괄적으로 지칭하는 용어.

ㅇ 특징: 메모리 사용량 감소와 연산 속도 향상이 주요 목표이며, 모델의 정확도를 최대한 유지하는 것이 중요함.

ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터셋을 처리해야 하거나 제한된 하드웨어 환경에서 모델을 실행해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정: 효율화 방식의 종류를 단순히 암기하는 것에 그치지 않고, 각 방식의 구체적인 활용 사례와 장단점을 이해해야 함.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. O: 효율화 방식은 모델의 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 것이 목표이다.
2. X: 효율화 방식은 항상 모델의 정확도를 높인다.

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1. Quantization Aware Training

ㅇ 정의: 모델 학습 단계에서 정밀도를 낮춘 연산(예: 8비트 정수 연산)을 시뮬레이션하여, 실제 양자화된 모델에서도 성능 손실을 최소화하는 방법.

ㅇ 특징: 학습 과정에서 양자화의 영향을 반영하므로, 일반적인 사후 양자화(Post-Training Quantization)보다 성능 손실이 적음.

ㅇ 적합한 경우: 정확도가 중요한 애플리케이션에서 메모리와 연산 효율성을 동시에 고려해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정: Quantization Aware Training과 Post-Training Quantization의 차이를 혼동하지 않도록 주의해야 함.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. O: Quantization Aware Training은 학습 단계에서 양자화를 시뮬레이션한다.
2. X: Quantization Aware Training은 학습이 완료된 후 양자화를 적용한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Quantization Aware Training(QAT)과 관련하여 학습을 효과적으로 준비하기 위해 다음과 같은 내용을 정리했습니다.

1. **양자화가 적용된 모델의 배포 시 성능 차이 이해**
– 양자화는 모델의 크기를 줄이고 연산 속도를 향상시키지만, 정확도 손실이 발생할 수 있음.
– 다양한 하드웨어 플랫폼(GPU, CPU, TPU 등)에서 양자화된 모델의 성능 차이를 비교하는 방법을 학습.
– 하드웨어별로 양자화된 모델이 어떻게 동작하는지, 연산 최적화가 어떤 방식으로 이루어지는지 이해.
– 실험을 통해 양자화가 모델의 처리 속도와 에너지 효율에 미치는 영향을 분석.

2. **양자화와 관련된 주요 라이브러리 학습**
– **TensorFlow Lite**:
– 양자화된 모델을 생성하기 위한 기본 워크플로우 익히기.
– Post-training quantization과 Quantization Aware Training의 차이 이해.
– TensorFlow Lite Converter를 사용한 모델 변환 및 설정 방법 학습.
– **PyTorch Quantization**:
– PyTorch에서 제공하는 Quantization API와 이를 활용한 모델 양자화 과정 익히기.
– Static Quantization과 Dynamic Quantization의 차이점 학습.
– QAT를 적용한 PyTorch 모델의 설정 및 튜닝 방법 익히기.

3. **실습 및 비교 분석**
– 동일한 모델을 TensorFlow Lite와 PyTorch Quantization을 사용하여 양자화한 뒤, 성능 비교.
– 다양한 데이터셋을 사용하여 모델의 정확도와 속도 차이를 평가.
– 하드웨어 플랫폼별 테스트를 통해 양자화된 모델의 최적화된 사용 사례를 도출.

이 내용을 중심으로 학습하면 QAT와 관련된 시험 대비에 효과적일 것입니다.