AI 메모리 효율 극대화, '터보퀀트' 알고리즘 공개카이스트 전기및전자공학부의 한인수 교수가 참여한 국제 공동 연구팀이 인공지능(AI) 모델의 고질적인 메모리 과부하 문제를 해결할 차세대 양자화 알고리즘 '터보퀀트'를 공개했습니다. 이 기술은 메모리 수요를 최대 6배까지 절약하면서도 성능을 유지하여 AI 산업과 반도체 수요 구조에 큰 변화를 예고하고 있습니다. 카이스트는 이번 기술이 AI를 더 저렴하고 빠르게 확산시키는 동시에 반도체 수요의 질적 고도화를 이끌 것으로 전망했습니다. AI 성능 최적화의 새로운 지평을 열다클라우드플레어 CEO는 '터보퀀트'를 '구글의 딥시크'라 칭하며, 속도, 메모리 사용량, 전력 소비, 활용도 측면에서 AI 추론 성능을 최적화할 여지가 매우 크다고 극찬했습니다. 기존..