Originally published at: 모델 양자화: NVIDIA Model Optimizer로 구현하는 학습 후 양자화(PTQ) - NVIDIA Technical Blog
모델 양자화는 NVIDIA GeForce RTX GPU와 같은 컨슈머 디바이스에서 VRAM 사용량을 줄이고 추론 성능을 끌어올리는 효과적인 기법입니다. 모델 품질을 유지하면서 연산·메모리 요구량을 낮추므로, AI 모델이 리소스가 제한된 환경에서도 더 효율적으로 동작하도록 돕습니다. 이 글에서는 NVIDIA Model Optimizer를 활용해 CLIP 모델을 학습 후 양자화(post-training quantization, PTQ) 방식으로 FP8 포맷으로 양자화하는 절차를 단계별로 살펴봅니다. 모델 양자화의 전반적인…