• 저정밀 연산(Low-Precision Computation): 저정밀 연산은 숫자를 더 가볍게 표현하는 방식입니다. 예를 들어 FP16(16비트 부동소수점)이나 INT8(8비트 정수) 같은 형식을 사용하면 숫자의 정밀도는 낮아지지만, 연산 속도가 빨라지고 메모리 사용량이 줄어듭니다. 이렇게 하면 AI 모델이 더 적은 자원으로 더 빠르게 동작할 수 있습니다.

• 층 융합(Layer Fusion) 및 가중치 공유(Weight Sharing): AI 모델의 일부 계산 단계를 합치거나 중복된 부분을 공유하는 기술입니다. 층 융합은 여러 계산을 하나로 묶어 처리 속도를 높이고, 가중치 공유는 같은 데이터를 여러 곳에서 재사용해 GPU 메모리 사용을 줄이는 방식입니다.

• 동적 연산 그래프(Dynamic Computation Graphs): 동적 연산 그래프는 AI 모델이 모든 계산을 한꺼번에 수행하는 대신, 필요한 부분만 선택적으로 계산하는 방식입니다. 이렇게 하면 불필요한 연산을 줄이고, GPU를 더 효율적으로 사용할 수 있어 속도가 빨라지고 메모리도 절약됩니다.