돈·전력 엄청 먹는 초거대 AI…경량화·최적화 나선 네이버
https://www.hankyung.com/article/2023032751891
머신러닝 배웠으니 활용해볼까요
https://www.aladin.co.kr/m/mproduct.aspx?ItemId=299093441
Meta의 추천 모델 deployment 방법 (논문: First-Generation Inference Accelerator Deployment at Facebook)
https://moon-walker.medium.com/meta%EC%9D%98-%EC%B6%94%EC%B2%9C-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-deployment-%EB%B0%A9%EB%B2%95-%EB%85%BC%EB%AC%B8-first-generation-inference-accelerator-deployment-at-facebook-8e75d1de3c90
딥러닝 모델 서비스 A-Z 1편 - 연산 최적화 및 모델 경량화
https://tech.scatterlab.co.kr/ml-model-optimize/
모델 서빙 최적화를 위한 프레임워크 선정과 서빙 성능 극대화하기
https://tech.kakaopay.com/post/model-serving-framework/
모바일 GPU에서 뉴럴 네트워크를 더 효율적으로 만들기
https://engineering.linecorp.com/ko/blog/neural-network-on-mobile-gpu
빅데이터를 위한 분산 딥러닝 플랫폼 만들기
https://deview.kr/2017/schedule/190
인공지능에서 양자화 기술이 중요한 이유는?
https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=19437431&memberNo=20717909
[소개] Deep Learning Compiler 란?
https://beeny-ds.tistory.com/entry/%EC%86%8C%EA%B0%9C-Deep-Learning-Compiler-%EB%9E%80
작고 빠른 딥러닝 그리고 Edge computing
https://www.slideshare.net/StellaSeoYeonYang/edge-computing-169837036
머신러닝 그리고 구글 코랄(Google Coral Series) 1편
https://m.blog.naver.com/roboholic84/221850320761
Intel® Movidius™ Vision Processing Units (VPUs)
https://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/processors/movidius-vpu.html
MnasNet 쉬운 논문 리뷰
https://ech97.tistory.com/entry/MnasNet
[2018.02] AMC: AutoML for Model Compression and Acceleration on Mobile Devices
https://kenshinhm.tistory.com/6
Concept of Deep Learning for Autonomous Driving (2)
https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=mesa_&logNo=221466719724
Edge AI vs. Distributed AI
https://www.youtube.com/watch?v=jevuDDjFEsM&ab_channel=IBMTechnology
[번역] 딥러닝 분산 학습을 알아보자(Intro to Distributed Deep Learning Systems)
https://elzino.github.io/papers/2019-12-30/intro-to-distributed-deep-learning-systems
[DL] Distributed Training (분산 학습) 이란?
https://wooono.tistory.com/331
딥러닝 모델의 분산학습이란? (Data parallelism과 Model parallelism)
https://lifeisenjoyable.tistory.com/21
1. 분산학습과 연합학습
https://federated-learning.tistory.com/entry/1-%EB%B6%84%EC%82%B0%ED%95%99%EC%8A%B5%EA%B3%BC-%EC%97%B0%ED%95%A9%ED%95%99%EC%8A%B5
[설계독학] [쉬어가기 1장] 비메모리 설계를 배우면 할 수 있는 일!!
https://aifpga.tistory.com/entry/%EC%84%A4%EA%B3%84%EB%8F%85%ED%95%99-%EC%89%AC%EC%96%B4%EA%B0%80%EA%B8%B0-1%EC%9E%A5-%EB%B9%84%EB%A9%94%EB%AA%A8%EB%A6%AC-%EC%84%A4%EA%B3%84%EB%A5%BC-%EB%B0%B0%EC%9A%B0%EB%A9%B4-%ED%95%A0-%EC%88%98-%EC%9E%88%EB%8A%94-%EC%9D%BC
[설계독학] [쉬어가기 2장] AI Inference Accelerator 의 승자는 누구일까? GPU, NPU, FPGA 의 현주소를 알아보자.
https://aifpga.tistory.com/entry/%EC%84%A4%EA%B3%84%EB%8F%85%ED%95%99-%EC%89%AC%EC%96%B4%EA%B0%80%EA%B8%B0-2%EC%9E%A5-AI-Inference-Accelerator-%EC%9D%98-%EC%8A%B9%EC%9E%90%EB%8A%94-%EB%88%84%EA%B5%AC%EC%9D%BC%EA%B9%8C-GPU-NPU-FPGA-%EC%9D%98-%ED%98%84%EC%A3%BC%EC%86%8C%EB%A5%BC-%EC%95%8C%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%9E%90
리눅스 리눅스 커널 관리
https://colinch4.github.io/2023-09-12/12-06-54-094903-%EB%A6%AC%EB%88%85%EC%8A%A4-%EB%A6%AC%EB%88%85%EC%8A%A4-%EC%BB%A4%EB%84%90-%EA%B4%80%EB%A6%AC/
네트워크 커널 튜닝 - 할 수 있을 듯 하기 어려운 리눅스 커널 튜닝
https://brunch.co.kr/@growthminder/23
A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep
https://arxiv.org/abs/1710.09282
딥러닝 사전학습 언어모델 기술 동향 (ETRI)
https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/183/0905183002/
딥러닝 모델 경량화 기술 분석 (KISTI)
https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/15591
경량 딥러닝 기술 동향 (ETRI)
https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/176/0905176005/
Transformer를 활용한 인공신경망의 경량화 알고리즘 및 하드웨어 가속 기술 동향 (ETRI)
https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/204/0905204002/
인공지능 프로세서 컴파일러 개발 동향 (ETRI)
https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/189/0905189004/
네트워크와 AI 기술 동향
https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/185/0905185001/35-5_1-13.pdf
엣지 컴퓨팅 기술 동향
https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/186/0905186020/
서비스형 엣지 머신러닝 기술 동향 (ETRI)
https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/198/0905198005/
딥러닝 모델 병렬 처리 (ETRI)
https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/172/0905172001/
임베디드 시스템용 딥러닝 추론엔진 기술 동향 (ETRI)
https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/178/0905178003/
초거대 인공지능 프로세서 반도체 기술 개발 동향 (ETRI)
https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/204/0905204001/
Machine Learning at the Network Edge: A Survey
https://arxiv.org/abs/1908.00080
Edge AI: A survey
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667345223000196
A Survey on Distributed Machine Learning
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1912/1912.09789.pdf
A Survey From Distributed Machine Learning to Distributed Deep Learning
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2307/2307.05232.pdf
Kernel Methods in Machine Learning
https://arxiv.org/pdf/math/0701907.pdf
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