인공지능의 잠재력을 가로막는 인프라의 한계를 넘어서는 작업
AI 모델이 거대해질수록 이를 구동하기 위한 전력, 메모리, 연산 자원의 요구치는 기하급수적으로 늘어납니다. Bexaro Plus는 이러한 '기술적 부채'를 해결하기 위해 탄생했습니다.
우리는 단순히 모델의 크기를 줄이는 것을 넘어, 추론 정확도의 손실을 최소화하는 파레토 프론트(Pareto Front)를 탐색합니다. 하드웨어 환경에 최적화된 맞춤형 경량화는 비즈니스 운영 효율성을 결정짓는 핵심 경쟁력입니다.
Operational Integrity
우리의 모든 최적화 프로세스는 정량적 지표와 하드웨어 프로파일링을 기반으로 수행되며, 불필요한 레이어를 제거하여 데이터 흐름의 순수성을 회복합니다.
수학적 엄밀함으로 완성하는 네트워크 최적화 프레임워크
모델 양자화 (Quantization)
FP32에서 INT8/INT4로의 가중치 변환을 통해 메모리 점유율을 4배 이상 감소시킵니다. Perplexity 손실을 0.1% 미만으로 유지하는 정밀 보정 기술을 보유하고 있습니다.
지식 증류 (Distillation)
교사 모델(Teacher)의 복잡한 확률 분포를 경량 모델(Student)이 효율적으로 학습하도록 설계하여 추론 효율을 극대화합니다.
구조적 가지치기 (Pruning)
불필요한 뉴런과 어텐션 헤드를 제거하여 하드웨어 가속기 상에서의 실제 처리 속도(Throughput)를 혁신적으로 향상시킵니다.
우리가 신뢰를 구축하는 방식
하드웨어 인식 모델링
대상의 칩셋 구조(GPU, NPU)를 분석하여 연산 유닛이 가장 병목 현상 없이 작동할 수 있는 최적의 양자화 포맷을 제안합니다.
정확도 검증 가디언
최적화 전후의 MMLU, GSM8K 등 표준 벤치마크 데이터를 통해 기능적 무결성을 엄격하게 입증합니다.
지속 가능한 아키텍처
일회성 성능 향상이 아닌, 추후 모델 업데이트 시에도 확장 가능한 최적화 파이프라인 설계를 지원합니다.
기술적 정직함의 가치
Bexaro Plus는 과장된 성능 지표를 약속하지 않습니다. 우리는 고객의 데이터셋과 실제 배포 환경에서 얻을 수 있는 실제 객관적 이득만을 논의합니다.
제한된 변수 인정
모든 AI 아키텍처는 고유합니다. 우리는 가변적인 가중치 밀도와 연산 복잡도를 사전에 철저히 고지하여 비즈니스 불확실성을 최소화합니다.
독립적 엔지니어링
특정 클라우드 벤더에 종속되지 않는 독립적인 최적화 기술력을 유지하여, 고객사가 어떤 인프라 환경에서도 최상의 성능을 낼 수 있도록 돕습니다.
귀사의 인공지능 자산을 더욱 민첩하고 경제적으로 만드십시오
Bexaro Plus의 엔지니어링 팀은 모델 최적화를 통해 귀사의 인프라 비용을 혁신할 준비가 되어 있습니다. 서울 가산디지털단지 오피스에서 귀사의 도전을 함께 논의하겠습니다.
서울특별시 금천구 가산디지털1로 168, 1502호
+82-2-869-0167