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다만 글로 정리된 내용만으로는 한계가 있을 수 있어, 보완 정보가 도움이 되는 경우도 있습니다.
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KAIST, LLM 인프라 비용 낮추는 기술 개발
KAIST 전기및전자공학부 박진우 박사, 조승근 석사과정, 한동수 교수(외쪽부터). KAIST 제공 [파이낸셜뉴스] KAIST(한국과학기술원) 연구진이 비싼 데이터센터 그래픽처리장치(GPU)를 덜 쓰고, 주변에 있는 저렴한 GPU를 활용해 인공지능(AI) 서비스를 더 싸게 제공할 수 있는 기술을 개발했다. KAIST는 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 데이터센터 밖에 널리 보급된 저렴한 소비자급 GPU를 활용해 대규모 언어모델(LLM) 인프라 비용을 크게 낮출 수 있는 새로운 기술 ‘스펙엣지(SpecEdge)’를 개발했다고 28일 밝혔다. LLM 기반 AI 서비스는 지금까지 대부분 고가의 데이터센터 GPU에 의존해 서비스 운영 비용이 높고, AI 기술 활용의 진입장벽도 컸다. 이번에 개발한 SpecEdge는 데이터센터 GPU와 개인 PC나 소형 서버 등에 탑재된 ‘엣지 GPU’가 역할을 나눠 LLM 추론 인프라를 함께 구성하는 방식이다. 이 기술을 적용한 결과, 기존 데이터센터
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