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10_Wiki/Topics_GD/Mobile-AI-Optimization.md

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 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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 last_reinforced: 2026-04-26
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 > "거대 모델의 지능을 스마트폰이라는 좁은 틀에 맞춰 압축하되, 그 핵심적인 사고의 깊이는 잃지 마라" — 모바일 기기의 제한된 컴퓨팅 자원(CPU, GPU, NPU)과 배터리 환경에서 AI 모델이 지연 시간 없이 효율적으로 작동하도록 수행하는 모델 경량화 및 실행 최적화 기술.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** "Lightweight Inference and [[Hardware]] Awareness" — 모델의 정확도 손실을 최소화하면서 파라미터 크기를 줄이고, 타겟 기기의 전용 가속기(NPU 등)를 최대로 활용하여 실시간성에 가까운 추론 속도를 확보하는 하드웨어 친화적 최적화 패턴.
+- **추출된 패턴:** "Lightweight Inference and [[Hardware|Hardware]] Awareness" — 모델의 정확도 손실을 최소화하면서 파라미터 크기를 줄이고, 타겟 기기의 전용 가속기(NPU 등)를 최대로 활용하여 실시간성에 가까운 추론 속도를 확보하는 하드웨어 친화적 최적화 패턴.
 - **주요 최적화 기법:**
     - **Quantization (양자화):** 32비트 부동소수점을 8비트 정수 등으로 변환하여 용량과 연산 속도 개선.
     - **Pruning (가지치기):** 성능에 기여도가 낮은 가중치를 제거하여 모델 크기 축소.
-    - **Knowledge [[Distillation]] (지식 증류):** 큰 모델(Teacher)의 지식을 작은 모델(Student)로 전수.
+    - **Knowledge [[Distillation|Distillation]] (지식 증류):** 큰 모델(Teacher)의 지식을 작은 모델(Student)로 전수.
     - **Hardware Acceleration:** CoreML, TensorFlow Lite, ONNX 등을 활용한 하드웨어 최적화 런타임 사용.
 - **의의:** 서버 연결 없이도 개인정보를 보호하며 오프라인에서 즉각 응답하는 '온디바이스 AI(On-device AI)' 시대를 여는 핵심 기술.
 
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모바일 인터페이스나 로컬 에이전트 브레인 구현 시, 4비트 양자화 기술을 적용하여 최소한의 메모리 점유로 최대의 추론 성능을 보장하는 것을 원칙으로 함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Inference-Optimization]], [[Knowledge-Distillation]], [[Hardware-Acceleration-for-AI]], [[Local-Brain-Management]]
+- [[Inference-Optimization|Inference-Optimization]], [[Knowledge-Distillation|Knowledge-Distillation]], [[Hardware-Acceleration-for-AI|Hardware-Acceleration-for-AI]], [[Local-Brain-Management|Local-Brain-Management]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Mobile-AI-Optimization.md