Operational Clarity
지원 프레임워크 및 실행 환경 인터페이스
우리의 최적화 프로토콜은 현장의 다양한 하드웨어 제약 조건을 고려하여 설계되었습니다. PyTorch, TensorFlow 기반 모델을 ONNX 또는 TensorRT로 변환하여 엣지 디바이스부터 클러스터 서버까지 균일한 성능을 보장합니다.
프레임워크 호환성
- PyTorch / JITv2.1+
- TensorFlow / TFLitev2.15+
- ONNX Runtimev1.17+
하드웨어 가속기
- NVIDIA CUDA / TensorRTA/H/L Series
- Apple Silicon / CoreMLM1-M4
- Intel OpenVINOXeon / Core
Performance Frontier
기술 전략 비교 매트릭스
비즈니스의 요구 사항에 따른 최적의 경량화 기법을 선택하십시오.
최적화 기술
절감 메모리량
정확도 유지율
추천 시나리오
모델 양자화 (Quantization)
INT8 / FP8 Calibration
60-75% Reduction
98.5% +
빠른 배포 및 엣지 연산
지식 증류 (Distillation)
Teacher-Student Learning
40-50% Reduction
99.2% +
고정밀 대규모 추론 서비스
구조적 가지치기 (Pruning)
Sparsity Optimization
30-65% Reduction
97.0% +
특수 목적 임베디드 장치
Phase 01-03
최적화를 위한 표준 엔지니어링 절차
01
모델 아키텍처 진단
레이어별 연산 복잡도와 메모리 병목 지점을 분석하여 최적화 시나리오를 수립합니다.
02
맞춤형 알고리즘 적용
대상 기기 사양에 맞춰 Quantization 및 Pruning의 파라미터를 미세 조정합니다.
03
성능 검증 및 배포
Perplexity와 Latency 벤치마크를 통해 검증된 최종 모델을 실제 런타임에 통합합니다.
Case Study Visualization
지식 증류(Distillation) 결과: 175B 파라미터 모델이 7B 규모로 축소되는 과정에서도 핵심 추론 논리를 보존하여 Perplexity 손실을 1.2% 이내로 방어했습니다.
Technical FAQ
궁금해 하시는 엔지니어링 세부사항
네, 사후 교육(Post-training) 방식이나 증류 방식 모두 원본 모델의 가중치 데이터가 필요합니다. 온프레미스 환경에서 안전하게 작업을 수행하므로 데이터 보안은 철저히 유지됩니다.
최신 TensorRT 및 ONNX 가속화를 통해 추론 속도(Latency)를 최대 4배까지 단축할 수 있습니다. 이는 실시간 대화 서비스나 하이엔드 게이밍 AI 환경에서 필수적입니다.
모델의 크기, 타겟 하드웨어의 복잡도, 목표로 하는 정확도 유지율에 따라 맞춤형 견적이 산정됩니다. 초기 진단 보고서는 무료로 제공됩니다.
Operational Wisdom
기술 사양을 넘어 비즈니스를 최적화합니다.
컴퓨팅 자원의 효율적 사용은 단순한 비용 절감을 넘어, 새로운 서비스 가능성을 의미합니다. Bexaro Plus의 엔지니어링 리포트를 통해 최첨단 AI 효율성을 경험하십시오.
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