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AI 하드웨어와 온디바이스

전용 추론 칩, 포켓 크기 기기, 스마트폰과 PC의 온디바이스 모델 등 AI가 클라우드에서 기기로 옮겨가는 흐름을 쫓고 오프라인 추론의 이점도 정리합니다.

모델이 작아지며 하드웨어 경쟁이 치열해집니다. 한쪽에는 대화 관문을 스마트폰에서 옮기려는 포켓 기기가 있고, 다른 한쪽에는 스마트폰·PC·로봇의 온디바이스 추론이 있습니다. 전용 칩으로 지연을 수십 밀리초로 줄이고 데이터를 밖으로 보내지 않습니다. 실제 모델 크기는 발열·배터리·메모리 대역폭이 정하며, 온디바이스 성능이 과장되는 이유입니다. 실제 제품과 오프라인 추론의 이득을 살펴볼 가치가 있습니다.
AI 녹음 카드는 살 가치가 있을까? 휴대폰 뒷면에 붙여 녹음, 편리함 뒤에 숨은 구독과 개인정보 비용

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AI 녹음 카드가 살 가치가 있는지는 사람에 따라 답이 크게 갈립니다. 매주 여러 차례 회의, 인터뷰, 통화를 녹음하고 녹음기를 챙기는 것을 자주 잊는다면, 중요한 내용을 놓치는 일을 확실히 줄여 줍니다. 반면 한 달에 한두 번만 녹음하거나 녹음 파일이 클라우드에 올라...

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대형 모델을 로컬로 돌리려면 VRAM은 얼마나 필요할까? 8GB·16GB·24GB로 무엇을 돌릴 수 있나

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대형 모델을 로컬로 돌릴 때 그래픽카드 VRAM이 충분한지는 모델을 다운로드하기도 전에 체감 상한을 정해 버리는 경우가 많습니다. 연산 성능만 보다가 모델이 들어가지 않거나, 들어가도 짧은 컨텍스트만 쓸 수 있다는 사실을 뒤늦게 깨닫는 사람이 적지 않습니다. VRAM은...

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