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단일 A10G GPU 환경서 추론 속도 6.978배 향상 AI 모델 경량화·최적화 기업 노타(Nota AI)가 세계적인 머신러닝 학회 ICML 2026에서 열린 ‘Efficient Qwen Comp..

2026.07.13by 배종인 기자

GPU·DSP 가속 활용하려면 양자화 주저하지 말아야 Docker 기반 개발 환경 현장 배포·유지보수 단순화 [편집자주]Arduino UNO Q는 Qualcomm QRB2210 MPU와 STM32 MCU를 결합한 하이브리드 Edge AI..

2026.07.03by 배종인 기자

모델 크기 71% 감소·정확도 99.2% 유지, 소버린 AI 인프라 가능성 확인 국산 NPU와 대형 AI 모델, AI 최적화 기술이 결합해 실제 서비스 수준의 성능을 구현할 수 있다는 가능성이 국내에서 처음 ..

2026.06.30by 배종인 기자

DREAM-MoE·SRA-MoE 논문 채택, 대규모 AI 모델 추론 효율화 기술 제시 AI 모델 경량화 및 최적화 기술 기업 노타가 ICML 2026의 ‘Resource-Adaptive Foundation Mod..

2026.06.11by 명세환 기자

“‘ESP32 기반 Edge AI’ 자원 내 최적 설계가 본질” 충분히 고려하고 신호들 제대로 정리해야 테스트 단계 쉽게 넘겨 교육 과정 구체적 실습으로 ESP32 기반 한 단계 ..

2026.05.11by 배종인 기자

합성 데이터 기반 MoE 양자화로 종합 1위 노타가 엔비디아가 주최한 ‘네모트론 해커톤’에서 합성 데이터 기반 MoE 양자화 기술로 종합 1위를 차지했다. 24일 노타에 따르면 이번 대회에서 자사는 MoE(Mix..

2026.04.27by 배종인 기자

▲노타 AI 조석영 매니저가 발표하고 있다. 실제 연산량 줄어드는 구조적 경량화, 빨라진 결과로 체감 하드웨어 인지형 최적화, 속도 개선 실제 발생 지점 찾아내 “엣지 AI 시대에 개발자의 경쟁력은 더 큰 모델을 만드는 ..

2026.03.24by 배종인 기자

대형 LLM 경량화 경쟁 속 ‘MoE 특화’ 양자화 결과 공개 대형언어모델(LLM)을 현장 디바이스나 제한된 GPU 환경에서 돌리려는 수요가 늘면서, 모델 정확도를 크게 훼손하지 않으면서도 메모리 사용량을 낮추는 ‘양..

2026.03.05by 배종인 기자