양자와 양자화: 기본 개념부터 딥러닝까지의 적용

필승! 강화도에서 해병대 장교로 국방의 의무를 다하고, 현재는 대학원에서 인공지능을 공부하고 있는 규씨입니다.

단순히 읽고 이해하는 것만으로는 기억에 오래 남지 않는다는 것을 깨닫고, 공부한 내용을 정리하고 공유하면서 더 오래 기억하기 위해 블로그를 시작하게 되었습니다.

읽으시면서 틀리거나 제가 잘못 이해한 부분 지적해 주시면 정말 감사하겠습니다.  함께 배우고 성장하는 공간이 되기를 바랍니다. 감사합니다!

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공부를 하던 중 모르던 개념이 나와서 정리차 블로그 포스팅 하게 되었습니다.

 

양자의 본래 개념

양자(quantum)는 물리학에서 매우 중요한 개념으로 일상에서 보기 힘든 매우 작은 세계의 특성을 설명합니다. 기본적으로 '양자'라는 용어는 물질과 에너지가 가장 작은 단위로 존재한다는 사실을 말하며, 이 작은 단위들은 '양자'로 불립니다. 예를 들어, 빛은 파동처럼 행동할 수도 있고, 작은 입자들인 광자로도 행동할 수 있습니다. 이처럼 양자는 고전물리학에서 설명할 수 없는 현상들을 이해할 수 있는 열쇠를 제공합니다.

 

 

딥러닝에서의 양자화

딥러닝 모델을 훈련시키고 사용할 때 데이터와 계산량이 방대하기 때문에 이를 효율적으로 처리하는 것이 중요합니다. 여기서 '양자화'(quantization) 기술이 중요한 역할을 합니다. 모델의 가중치나 활성화 값을 저비트의 정수로 변환하여 메모리 사용량을 줄이고, 처리 속도를 높입니다. 예를 들어, 통상적으로 사용되는 32비트 부동소수점(FP32) 대신 8비트 정수(INT8)로 변환하면 메모리 사용량을 대략 4분의 1로 줄일 수 있습니다.

 

 

양자화의 구체적인 방법론

동적 양자화: 동적 양자화는 모델의 실행 시간에 따라 가중치를 자동으로 조정합니다. 이 방식은 실행 시간에 따라 입력 데이터의 변화에 더 잘 적응할 수 있도록 합니다.

정적 양자화: 모델이 학습을 마치고 나면 데이터의 변동 없이 일정한 가중치로 모델을 고정합니다. 이는 추론 시간을 크게 단축시키지만 동적 양자화보다 유연성이 떨어질 수 있습니다.

 

 

양자와 양자화의 관계

양자와 양자화는 용어가 비슷하여 혼동될 수 있지만 각각 물리학과 컴퓨터 과학 분야에 속합니다. 공통점으로는 둘 다 최소 단위를 다룬다는 점입니다.

양자는 물리적 현상을 최소 단위로 나누어 설명하는 반면, 양자화는 정보 처리를 최적화하기 위해 데이터를 작은 단위로 나누어 처리하는 기술입니다. 둘의 차이점은 적용 분야와 목적에서 크게 나타나며, 양자는 주로 이론적 물리학에서, 양자화는 기술적 최적화에서 그 중요성이 강조됩니다.

 

 

결론

양자와 양자화는 각각 물리학과 컴퓨터 과학에서 중요한 역할을 수행하며 둘 다 최소 단위를 활용하는 공통점을 가지고 있지만 그 적용 분야와 목적에서는 큰 차이를 보입니다.