인공지능 파이프라인을 최적화하기 위해서는 표면적인 수준의 하드웨어 조정을 넘어 모델이 데이터를 처리하는 방식을 근본적으로 바꿔야 한다. 많은 경우 엔지니어는 학습 루프 내에 단발적인 효율성을 구현하지만 영구적인 비용 절감을 달성하려면 신경망 내에서 직접적인 아키텍처 변경이 필요하다.
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