"경량화"
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Innovasea, 물고기 태그 전자장치 초경량화 추진
캐나다 기업 Innovasea는 물고기에 부착하는 추적 태그용 임베디드 전자장치를 소형화하고 있다. 회사 측은 이 작업이 단순한 패키징 개선이 아니라고 설명했다. 태그를 부착한 물고기의 행동에 변화를 주지 않을 만큼 가벼워야 한다는 점이 전자장치 경량화의 핵심 조건으로 제시됐다.
노타 넷츠프레소, Arm AI 모델 옵티마이저 핵심 기술로 탑재
노타는 자사 AI 최적화 플랫폼 넷츠프레소가 Arm의 'Arm AI 모델 옵티마이저' 기반 기술로 적용돼 미국 산호세 'Arm 크리에이트 2026' 워크숍 실습에 활용됐다고 밝혔다. 이 도구는 Arm의 개발자 지원 플랫폼 'Arm AI 포털'에서 제공되며, 양자화와 그래프 최적화 기술로 AI 모델의 메모리 사용량과 연산량을 줄여 기기 내 실행을 돕는다. 워크숍에서는 글로벌 개발자들이 자신의 모델을 Arm 기반 하드웨어에 맞게 최적화하고 결과를 비교하는 실습을 진행했다. 해당 도구는 현재 정식 출시 전 '얼리 액세스' 형태로 제공되고 있으며, 노타는 개발자 피드백을 반영해 기능을 개선할 계획이라고 설명했다.
노타, NeurIPS 2026 채택 — 멀티모달 MoE 모델 경량화 기술
노타는 멀티모달 대규모언어모델을 위한 전문가 프루닝 기술 논문이 AI 학술대회 NeurIPS 2026 메인트랙에 채택됐다고 밝혔다. 이 기술은 혼합전문가(MoE) 모델에서 언어와 이미지 이해 능력을 함께 고려해 전문가 모듈을 제거하는 방식이다. 약 310억 파라미터 모델에서 전문가 모듈을 25% 제거했을 때 원본 성능의 98%를, 50% 제거했을 때도 91%를 유지했다. GPU 메모리 사용량은 58GB에서 31GB로 약 47% 줄어 40GB급 GPU 한 장으로도 구동이 가능해졌다. 노타는 이 기술을 자사 AI 최적화 플랫폼 넷츠프레소에 반영해 멀티모달·MoE 모델 지원을 확대할 계획이다.
퀄컴 AR1, 1비트 AI 모델 탑재 — 메모리 8분의 1로 경량화
퀄컴이 9월23일(현지시간) 스냅드래곤 서밋에서 웨어러블용 스냅드래곤 AR1·AR1+, 스냅드래곤 사운드 엘리트 2세대에 1비트(bit) AI 모델을 지원하는 구조를 공개했다. 지아드 아스가르 퀄컴 수석 부사장 겸 XR·웨어러블·퍼스널 AI 본부장은 메모리가 극도로 제한된 소형 기기에서 1비트 AI 추론이 결정적 기술이라고 밝혔다. 그는 1비트 모델이 8비트 모델 대비 메모리 용량을 8분의 1 수준으로 줄인다고 설명했다. 이를 통해 초소형 AI 기기에서도 자체 AI를 원활히 구동할 수 있다고 덧붙였다.
코어VLN 개발한 ETRI, 경량화 거쳐 K-NPU 탑재 목표
ETRI 필드로보틱스연구실과 KAIST 미래도시 로봇연구실이 'URL-FRRS' 팀을 구성해 ECCV 2026 EMR 워크숍의 'VLNVerse 챌린지'에서 112개 팀 중 1위를 차지했다. 이들은 로봇이 목적지 도착 여부를 스스로 재확인하는 '코어VLN(CoRe-VLN)' 기술을 개발해 적용했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원으로부터 엔비디아 H200 GPU 32장을 12개월간 지원받아 수행됐다. ETRI는 해당 기술을 시각장애인 안내로봇 '에디(EDDY)'에 적용하고, 2029년까지 경량화해 국산 AI반도체(K-NPU)에서 구동할 계획이라고 밝혔다.
노타, SKT 모두의 AI 컨소시엄 참여 — AI 모델 경량화 지원
노타가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의 AI' 사업에 SK텔레콤 주관 컨소시엄 일원으로 참여한다고 밝혔다. 노타는 AI 모델 인프라 분야를 맡아 사업에 쓰이는 AI 모델의 경량화와 최적화를 담당한다. SK텔레콤 컨소시엄은 공공·생활 정보 안내부터 의료·교통·금융·교육 분야의 예약·신청·결제까지 지원하는 실행형 AI 서비스 구현을 목표로 한다. 노타는 자체 플랫폼 '넷츠프레소'를 기반으로 모델 성능을 유지하면서 연산량과 메모리 사용량을 줄여 데이터센터부터 엣지 디바이스까지 다양한 인프라에서 구동되도록 지원할 계획이다.