설계(Design)
Sparsity Acceleration (희소성 가속)
딥러닝 모델의 가중치나 활성화 값 중 0에 가깝거나 실제 연산에 큰 영향을 미치지 않는 '희소한(sparse)' 요소들을 효과적으로 처리하여 연산 효율을 높이는 기술입니다. 불필요한 연산과 데이터 저장을 줄임으로써 컴퓨팅 자원과 메모리 대역폭을 절약하고 전력 소모를 감소시킵니다. 하드웨어 레벨에서는 희소성 데이터를 인식하고 건너뛰거나 압축하여 처리하는 전용 엔진이나 아키텍처를 포함합니다.
최종 업데이트: 2026.04.04