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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 3 편
온디바이스·엣지 AI — AI가 기기 안으로 들어온다 ♪ 들을 수 있어요
클라우드에 머물던 AI 추론이 스마트폰·PC·임베디드 기기 안으로 이동하고 있습니다. 지연·프라이버시·비용이라는 세 가지 동인과 NPU·온디바이스 LLM의 부상, 그리고 투자·산업 관점의 시사점과 리스크를 균형 있게 정리합니다.
2026-06-18 · 35 분 읽기 #ai#edge-ai#on-device#npu#llm엣지 AI와 NPU — 온디바이스 추론 가속기 ♪ 들을 수 있어요
추론을 클라우드가 아니라 기기에서 직접 돌리는 엣지 AI의 이유(지연·프라이버시·비용)와, 이를 가능케 하는 NPU의 개념을 정리합니다. Apple Neural Engine, Qualcomm, Edge TPU, ARM Ethos부터 모델 경량화, 온디바이스 LLM, 런타임(TFLite/ONNX/CoreML), 클라우드-엣지 하이브리드까지 개발자 시작 가이드를 담았습니다.
2026-06-16 · 42 분 읽기 #edge-ai#npu#on-device#inference#quantizationNPU 완전 해부: 트랜스포머 아키텍처가 실리콘 위에서 어떻게 달리는가
NPU가 CPU/GPU와 무엇이 다른지, 트랜스포머의 모든 연산이 하드웨어에 어떻게 매핑되는지, 왜 LLM 추론은 메모리 바운드인지를 루프라인 모델과 실제 코드로 완전 해부합니다. Apple ANE부터 Qualcomm Hexagon, Groq LPU까지.
2026-03-18 · 28 분 읽기 #npu#트랜스포머#ai-hardware#양자화#KV캐시