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정한영 기자

의료 영상 처리 및 음성 인식과 같은 애플리케이션에 사용되는 인공지능 모델은 처리하는 데 엄청난 양의 연산이 필요한 매우 복잡한 데이터 구조에 대한 작업을 수행한다. 이것은 바로 딥러닝 모델이 많은 에너지를 소비하는 이유 중 하나다.

MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 연구팀은 딥러닝 모델의 효율성을 높이기 위해 딥러닝 알고리즘 개발자가 두 가지 유형의 데이터 중복성을 동시에 활용할 수 있는 자동화된 시스템을 개발했다. 이를 통해 머신러닝 작업에 필요한 연산, 대역폭, 메모리 저장 공간을 줄일 수 있다.

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[원본기사 출처 :

https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=33805

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