GPU 수가 아닌 데이터 흐름과 구조 최적화로 AI 인프라 성능과 비용 효율을 동시에 개선하는 방법을 소개합니다.
AI & ML Engineering
Puteron AI
GPU 수가 아닌 데이터 흐름과 구조 최적화로 AI 인프라 성능과 비용 효율을 동시에 개선하는 방법을 소개합니다.
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AI를 적용하는 과정에서 마주하는 현업 관점의 시행착오를 짚어보고, 이를 보완하기 위한 실무 활용 기준과 대응 방식을 제시합니다.