feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Model Compression & Quantization.md

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-# [[Model Compression & Quantization|Model Compression & Quantization]]
+# [[Model Compression & Quantization]]
 
-## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> "지능의 고농축: 모델의 가중치를 표현하는 숫자의 정밀도를 낮추어(FP16 -> INT4), 성능 저하는 최소화하면서도 메모리 사용량과 연산 속도를 획기적으로 개선하는 하이엔드 최적화 공법."
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-## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-거대 모델을 일반 하드웨어에서 구동하거나 추론 효율성을 높이기 위해 모델의 크기를 줄이는 핵심 기술입니다.
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-1.  **양자화 (Quantization)**:
-    *   **정의**: 가중치를 표현하는 비트 수를 줄이는 과정입니다. (예: 16비트 부동소수점 $\rightarrow$ 4비트 정수)
-    *   **효과**: 메모리 사용량이 약 4배 감소하며, 더 큰 모델을 더 작은 GPU에 올릴 수 있게 합니다.
-2.  **주요 정밀도 포맷**:
-    *   **FP8**: 최신 H100/B200 GPU에서 지원하며, 속도와 정확도의 최적 균형을 제공합니다.
-    *   **INT4/INT8**: 전통적인 양자화 방식으로, 모바일이나 엣지 디바이스에서도 널리 쓰입니다.
-    *   **NF4 (NormalFloat 4)**: QLoRA에서 사용되는 특수 포맷으로, 가중치 분포에 최적화된 양자화를 제공합니다.
-3.  **대표 알고리즘 & 포맷**:
-    *   **AWQ / GPTQ**: 추론 속도와 정확도를 모두 잡은 데이터 인식(Data-aware) 양자화 기법입니다.
-    *   **GGUF / EXL2**: llama.cpp 등 CPU나 로컬 환경에서 LLM을 구동하기 위해 널리 사용되는 포맷입니다.
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-## ⚖️ Trade-offs & Caveats
-*   **정확도 하락 (Precision Loss)**: 비트 수를 너무 과하게 줄이면 모델의 논리 전개 능력이 떨어지거나 환각이 증가할 수 있습니다. (특히 3비트 이하에서 두드러짐)
-*   **하드웨어 호환성**: FP8과 같은 최신 포맷은 구형 GPU(RTX 30 시리즈 이하)에서는 가속 효과가 미미하거나 작동하지 않을 수 있습니다.
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-## 🔗 지식 연결 (Graph)
-*   **상위 개념**: [[LLM Inference Optimization|LLM Inference Optimization]]
-*   **연관 기술**: [[PEFT & LoRA|PEFT & LoRA]] (QLoRA), [[Deployment Frameworks|Deployment Frameworks]]
-*   **주요 툴**: bitsandbytes, AutoAWQ, llama.cpp
+> [!IMPORTANT]
+> 이 문서는 고밀도 지식 자산 통합 정책에 따라 **[[LLM_Optimization_and_Deployment_Strategies]]**으로 통합되었습니다.
 
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-*Last updated: 2026-05-04*
+*Redirected to: [[LLM_Optimization_and_Deployment_Strategies]]*