🤖Octo ML - 스타트업 피치덱 분석

• 단계: Series C
• 펀딩규모: $85,000,000.00
• 기업설명: OctoML은 엔지니어링 팀이 어떤 하드웨어에서든 머신 러닝 모델을 배포할 수 있도록 지원하는 액셀러레이션 플랫폼을 제공합니다.

• 이 슬라이드는 OctoML 회사에 대한 주요 정보를 요약하여 보여주고 있습니다. 여기에 포함된 내용은 다음과 같습니다:
  • 회사 설립 정보: OctoML은 2019년 중반에 워싱턴주 시애틀에서 설립되었습니다.
  • 직원 수: 현재 85명 이상의 직원이 근무하고 있습니다.
  • 자금 조달: 총 4700만 달러의 자금을 시드 및 A/B 라운드를 통해 Madrona, Amplify, Addition 등의 투자자로부터 유치했습니다.
  • 주력 제품: OctoML의 핵심 제품은 OctoML SaaS 플랫폼입니다.
• 또한, 슬라이드에는 회사의 다양한 팀원들의 사진이 보여져, OctoML의 다양성과 팀 구성을 강조하고 있습니다. 이는 회사의 커뮤니티와 직원들의 포괄적인 구성을 보여주는 동시에, 회사 문화와 팀워크의 중요성을 강조하고 있습니다.

이 슬라이드는 Apache TVM의 오픈 소스 생태계 성장에 대해 설명하고 있습니다. 여기서 다루는 주요 내용은 다음과 같습니다:

1. Apache TVM 프로젝트의 기원:

• Apache TVM은 워싱턴 대학교에서 OctoML의 공동 창립자들에 의해 시작된 프로젝트입니다. 이는 학계와 산업계의 연결을 강조하는 좋은 예입니다.

2. 프로젝트의 성장과 기여자 수:

• 현재까지 645명의 기여자가 TVM 프로젝트에 참여하고 있으며, 이는 지속적으로 증가하고 있습니다. 이 커뮤니티는 다양한 하드웨어 지원, 여러 생산 배포, 그리고 강력한 커뮤니티 및 생태계 통합을 통해 성장하고 있습니다.

왼쪽 그림은 Apache TVM과 관련된 다양한 하드웨어 플랫폼과 프레임워크를 나타내고 있습니다. 그림에서 여러 하드웨어 및 기술 구성 요소가 서로 연결된 모습을 통해 Apache TVM이 어떻게 다양한 환경에서 활용될 수 있는지를 시각적으로 표현하고 있습니다. 구체적으로 다음과 같은 요소들이 포함되어 있습니다:

1. 다양한 하드웨어 플랫폼:

• 여러 하드웨어 디바이스와 칩셋이 보입니다. 이는 TVM이 다양한 유형의 하드웨어, 예를 들어 GPU, CPU, 모바일 디바이스 및 특수 하드웨어 플랫폼에 적용될 수 있음을 나타냅니다.

2. 프레임워크 및 도구 연결성:

• Vulkan, TensorRT, LLVM, cuDNN 등의 기술 아이콘은 TVM이 이들 기술과 통합되어 작동함을 보여줍니다. 이러한 통합을 통해 TVM은 다양한 컴퓨팅 환경과 프로그래밍 언어에서의 최적화와 실행을 지원합니다.

3. DL Pack과 MLIR:

• DL Pack과 MLIR 아이콘은 TVM 생태계 내에서 중요한 역할을 하는 구성 요소로 표현되어 있습니다. 이들은 모델의 포맷과 최적화를 도와, 더 넓은 범위의 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼에서의 실행을 가능하게 합니다.

이 그림은 TVM이 하드웨어 독립적인 방식으로 머신러닝 모델을 최적화하고 배포할 수 있도록 지원하는 강력한 도구임을 강조합니다. 또한, TVM의 유연성과 광범위한 적용 가능성을 나타내며, 이를 통해 개발자들이 보다 쉽게 다양한 기술 스택과 하드웨어에서 최적의 성능을 달성할 수 있도록 돕습니다.

이 슬라이드는 OctoML의 존재 이유와 그 목적을 명확히 설명하고 있습니다. OctoML이 추구하는 주된 목표는 다음과 같습니다:

1. 지속 가능하고 접근 가능한 AI 제공(Offer sustainable and accessible AI used thoughtfully to improve lives):
   • OctoML은 지속 가능하고 사용자에게 접근 가능한 인공지능 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 AI 기술은 사려 깊게 사용되어 사람들의 삶을 개선하는 데 기여하도록 설계되었습니다. 이는 기술이 단순한 비즈니스 도구를 넘어 사회적, 환경적 영향을 고려하여 개발되어야 한다는 철학을 반영합니다.
2. Apache TVM 생태계 성장 촉진 및 최적화 플랫폼 구축(Catalyze Apache TVM’s ecosystem growth and build a platform to enable anyone to easily deploy ML models on any hardware at peak performance):
   • OctoML은 Apache TVM 생태계의 성장을 촉진하고, 이를 통해 누구나 쉽게 머신러닝 모델을 다양한 하드웨어에서 최적의 성능으로 배포할 수 있는 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이는 기술의 접근성을 높이고, 사용자가 하드웨어의 제약 없이 자신의 요구에 맞는 솔루션을 선택할 수 있게 함으로써, 보다 넓은 범위의 혁신과 응용을 가능하게 합니다.

이 두 목표는 OctoML이 기술 발전과 사회적 가치 사이의 균형을 추구하며, 보다 포괄적이고 지속 가능한 방식으로 인공지능 기술을 활용하려는 그들의 비전을 반영합니다. 이러한 접근 방식은 기술이 단순한 도구가 아니라, 실제로 사람들의 삶을 개선하고 확장할 수 있는 수단으로 활용될 수 있음을 강조합니다.

이 슬라이드는 기술 개발에서 달성해야 할 세 가지 주요 목표를 설명하고 있습니다:

1. 성능(Performance): 모델이 배포 환경의 하드웨어를 최대한 활용할 수 있도록 해야 합니다. 이는 기술이 해당 하드웨어에서 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 지원하는 것을 의미합니다.
2. 자동화(Automation): 드물고, 느리며, 비용이 많이 드는 엔지니어링에 의존하지 않고도, 기술을 자동으로 구현 및 최적화할 필요가 있습니다. 이는 공정을 더 빠르고 비용 효율적으로 만들기 위함입니다.
3. 선택권(Choice): 어떤 모델이든 어떤 하드웨어에서도 실행할 수 있어야 합니다. 이는 다양한 하드웨어 옵션에 대한 유연성을 제공하여 사용자가 자신의 필요에 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있도록 합니다.

이러한 목표는 기술의 접근성과 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있으며, 이는 더 넓은 범위의 사용자와 환경에서 기술을 쉽게 배포하고 최적화할 수 있도록 지원합니다.

이 다이어그램은 OctoML 플랫폼이 MLOps(기계 학습 운영) 흐름에서 어떻게 통합되는지 보여줍니다. MLOps의 주요 단계는 다음과 같이 순환적으로 배열됩니다:

1. 데이터 수집(Data Collection): 이 단계에서는 필요한 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터는 다음 단계로 넘어가기 전에 처리됩니다.
2. 정제 및 주석 처리(Cleaning & Annotation): 수집된 데이터를 정제하고 필요한 경우 주석을 달아 데이터의 품질을 높이고 모델 훈련에 적합하게 만듭니다.
3. 모델 생성 및 훈련(Model Creation & Training): 정제된 데이터를 사용하여 기계 학습 모델을 생성하고 훈련합니다.
4. 성능 자동화(Performance Automation): 모델의 성능을 자동으로 최적화하여 배포된 모델이 최대한의 효율을 낼 수 있도록 합니다.
5. 패키징 및 애플리케이션 통합(Packaging & App Integration): 모델을 애플리케이션과 통합하고 사용자가 사용할 수 있도록 패키징합니다.
6. 배포(Deployment): 훈련된 모델을 실제 운영 환경에 배포합니다.

이 흐름은 지속적인 개선과 효율적인 모델 관리를 위해 순환적으로 설계되었습니다. OctoML 플랫폼은 4, 5, 6번 단계에서 자동화 및 최적화를 제공하여 전체 MLOps 프로세스를 간소화하고 향상시킵니다.

• ML (머신러닝) 혁신을 위해서는 퍼포먼스가 핵심적입니다.

이 슬라이드는 인공지능과 머신러닝(AI/ML)의 환경적 영향에 대한 중요한 문제들을 조명하고 있습니다.

1. 수요를 따라잡기 위해 빠르게 성장하는 용량(Capacity growing fast to keep up with demand): AI 및 ML 기술이 발전하면서 이를 위한 인프라와 처리 능력이 급속히 증가하고 있습니다. 이는 기술이 계속해서 발전하고 수요가 증가함에 따라 필요한 자원도 늘어나고 있음을 보여줍니다.
2. 비교적 엄청난 탄소 발자국(Carbon footprint is humongous by comparison): 대규모의 추천 모델을 운영할 경우 발생하는 탄소 발자국은 상당히 큽니다. 예를 들어, 이는 170가구의 미국 가정이 1년 동안 사용하는 에너지 양과 맞먹거나, 탄소 배출을 상쇄하기 위해 7,500그루의 나무를 심어야 할 정도입니다. 이는 AI 기술의 확장이 환경에 미치는 영향을 강조하는 중요한 지표입니다.
3. 개인적인 문제(This, to me, is personal): 슬라이드의 마지막 부분에서는 발표자가 이 문제를 개인적으로 받아들이고 있다는 점을 강조하고 있습니다. 여기에 표시된 산림 이미지는 자연을 보호하고 지속 가능한 기술 개발을 추구하는 것이 얼마나 중요한지를 상징적으로 보여주고 있습니다.

이 슬라이드는 AI와 ML의 발전이 가져오는 환경적 도전을 인식하고, 이에 대한 책임 있는 대응을 강조하는 내용을 담고 있습니다.

이 슬라이드는 성능의 중요성과 그것이 비용, 에너지 사용, 그리고 전체 인프라에 미치는 영향에 대해 설명하고 있습니다. 각 포인트를 한국어로 설명하면 다음과 같습니다:

1. 2배 빠름(Faster): 코드가 데이터 센터에서 전 세계적으로 실행될 때의 상황을 상상해 보세요. 이는 프로세스를 가속화하여 전체적인 작업 속도를 향상시킵니다.
2. 에너지 사용 1/2(Energy Use): 세계 곳곳에 흩어져 있는 수많은 장치를 작동시키기 위해 필요한 배터리를 상상해 보세요. 효율적인 성능은 이러한 장치들이 소비하는 에너지 양을 줄이는 데 큰 도움을 줍니다.
3. 인프라 1/2(Infrastructure): 지구와 행복한 나무들을 생각해 보세요. 성능 최적화는 필요한 인프라의 양을 줄이고, 결과적으로 환경에 미치는 부정적인 영향을 감소시킬 수 있습니다.
4. 비용 1/2(Cost): 효율적인 성능은 비용을 절반으로 줄이는 데 기여합니다. 이는 기업의 자원을 절약하고 장기적으로 경제적 지속 가능성을 달성하는 데 도움이 됩니다.

전체적으로 이 슬라이드는 성능 최적화가 기술의 확장성, 비용 효율성, 그리고 환경 보호에 얼마나 중요한지 강조하고 있습니다. 이는 "성능이 중요하다(Performance is critical)"라는 메시지를 통해 강조됩니다.

이 슬라이드는 머신러닝 모델의 성능 최적화의 어려움을 설명하며, 모델의 특성과 최적화를 위해 필요한 지식을 대비하여 설명합니다.

왼쪽 부분: ML 모델의 특성과 도전(Left Part: Characteristics and Challenges of ML Models)

• ML 모델 = 코드 + 데이터(ML Model = Code + Data): 모델은 코드와 데이터로 구성됩니다.
• 배포 하드웨어 및 인프라에 대한 민감도(Very sensitive to deployment HW and infrastructure): 모델은 사용하는 하드웨어와 인프라에 민감합니다.
• 메모리 및 계산 자원에 대한 스트레스(Stresses memory, compute/communication resources): 모델은 많은 메모리와 계산 자원을 사용합니다.
• 정확도와 자원 사용의 상충 관계(It can trade-off accuracy for lower resource usage): 때로는 더 낮은 자원 사용을 위해 정확도를 희생할 수 있습니다.

오른쪽 부분: 성능 최적화를 위한 필요 지식(Right Part: Required Knowledge for Performance Optimization)

• 머신러닝 모델 세부 정보(Machine learning model details): 엔지니어는 모델의 구조와 작동 방식을 알아야 합니다.
• 최적화 기술(Optimization techniques): 지역성 최적화 (locality optimizations), 코드 스케줄링 (code scheduling), 양자화 (quantization)등의 기술을 적용해야 합니다.
• 컴파일러 및 컴퓨터 구조(Compilers and even computer architecture): 소프트웨어와 하드웨어 최적화를 위한 깊은 이해가 필요합니다.

이 설명은 성능 최적화의 중요성을 강조하고, ML 모델을 효과적으로 개발하고 운영하는 데 필요한 기술적 깊이와 지식을 제시합니다.

이 슬라이드는 머신러닝의 최적화와 배포 과정을 더 많은 사람들이 할 수 있도록 만드는 것의 중요성을 설명하고 있습니다.

• 충분한 사람들이 모델 최적화와 배포를 알지 못함(Not enough people know how to optimize and deploy models): 많은 사람들이 아직까지 머신러닝 모델의 최적화와 배포 방법에 대한 충분한 지식이나 기술을 갖추지 못하고 있다는 현실을 지적합니다.
  • 이 상황은 지속될 수 없음(It can’t stay that way or it will be in the hands of too few players): 머신러닝 기술과 지식이 소수에 의해서만 통제되는 것을 방지하고, 이 분야를 더 많은 사람들에게 개방할 필요가 있다고 강조합니다.
  • ML 성능을 넓은 범위의 실무자들에게 접근 가능하게 해야 함(Need to make performance in ML accessible to a wide range of practitioners): 머신러닝의 성능 최적화 과정을 더 많은 실무자들이 이해하고 접근할 수 있도록 지식과 도구를 보급해야 한다는 점을 강조합니다.
• 더 많은 사람들이 빠르게 ML을 수행할 수 있게 됨(More people able to do fast ML): 지식 확산을 통해 더 많은 사람들이 머신러닝을 빠르고 효과적으로 수행할 수 있게 됨으로써, 기술의 사용 범위와 효율성을 증가시킬 수 있다는 기대를 표합니다.
• ML에서의 혁신 증가(More innovation in ML): 지식과 도구의 확산이 더 다양한 배경을 가진 사람들로부터의 새로운 아이디어와 혁신을 가능하게 함으로써, ML 분야 전반에 걸쳐 발전을 촉진할 수 있다고 설명합니다.

이러한 세부 사항들은 머신러닝의 최적화 및 배포 과정을 더 많은 사람들에게 알려, 전체적인 혁신과 발전을 도모하기 위한 필요성을 강조하는 데 중점을 둡니다.

• 자동화는 ML Deployment를 Scaling하는데 있어 핵심입니다.

이 슬라이드는 머신러닝 모델 배포를 위한 수작업 엔지니어링의 한계와 자동화의 필요성을 다루고 있습니다. 여기에는 크게 두 부분의 내용이 포함되어 있습니다:

1. 수작업 엔지니어링의 문제점(Hand Engineering for ML Deployment Doesn’t Scale):

• 모델을 생산으로 가져가는 데 몇 달이 걸릴 수 있음(Getting a model to production can take months!): 머신러닝 모델을 실제 생산 환경에 배포하는 데는 수개월이 소요될 수 있습니다. 이 과정은 복잡하고 시간이 많이 걸립니다.
• AI/ML의 성장 추세를 따라잡을 수 있는 엔지니어가 부족함(And given the growth trends in AI/ML, there are not enough engineers to keep up with demand): AI 및 ML 분야의 급속한 성장에 비해 충분한 수의 엔지니어가 없어, 수요를 충족시키기 어렵습니다.

2. 자동화가 필요한 부분(What needs to be automated?):

• 모든 배포 하드웨어 옵션에서 모델 구현을 조정해야 함(Tuning model implementation on all deployment hardware options): 다양한 하드웨어 옵션에서 모델을 최적화하고 조정하는 과정을 자동화할 필요가 있습니다.
• 규모에 맞는 배포를 위해 최적의 하드웨어 선택하기(Choosing what hardware is best for deployment at scale): 가장 효율적인 하드웨어를 선택하는 것은 중요한 결정입니다. 여기에는 처리량 대비 에너지 효율(throughput/watt), 처리량 대비 비용(throughput/$), 또는 응답 시간(latency) 등이 고려됩니다.
• 배포를 쉽게 하기 위한 모델 패키징(Packaging model for easy deployment): 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 패키징하는 과정도 자동화되어야 합니다.

이 슬라이드는 머신러닝 모델 배포 과정에서 자동화의 중요성을 강조하고 있으며, 수작업으로 처리하기 어려운 다양한 과제들을 해결하기 위해 자동화 기술을 적용할 필요가 있음을 보여줍니다. 이는 생산성을 높이고, 더 빠르고 효율적인 모델 배포를 가능하게 합니다.

이 슬라이드는 Apache TVM을 사용한 머신러닝 모델의 성능 자동화에 대해 설명하고 있습니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다:

1. ML 모델(ML Model):

• 머신러닝 모델의 출발점을 나타냅니다. 이 모델은 다양한 프레임워크와 환경에서 개발될 수 있습니다.

2. TVM 사용(TVM: ML-based optimizations to obviate need for hand-tuning for target HW):

• Apache TVM은 머신러닝 기반의 최적화를 제공하여, 특정 하드웨어를 위한 수작업 튜닝의 필요성을 없애줍니다. 이는 개발자들이 하드웨어에 대한 깊은 지식 없이도 모델을 최적화할 수 있게 해주는 도구입니다.

3. 최적화된 코드(Optimized code specific to target HW):

• TVM은 특정 대상 하드웨어에 맞추어 최적화된 코드를 생성합니다. 이 과정은 NVIDIA, Intel, AMD와 같은 다양한 하드웨어 플랫폼에서 모델의 성능을 극대화합니다.

4. 다양성에 기반한 강점(Thrives on diversity: models, frameworks, types of optimizations, HW targets):

• Apache TVM은 다양한 모델, 프레임워크, 최적화 유형 및 하드웨어 대상을 지원하는 강점을 가지고 있습니다. 이로 인해 TVM은 광범위한 환경에서의 머신러닝 모델 최적화에 매우 유용합니다.

이 슬라이드는 Apache TVM이 어떻게 머신러닝 모델의 성능을 자동화하고, 복잡한 수동 튜닝 없이도 다양한 하드웨어에서 모델을 최적화할 수 있는 방법을 제공하는지를 보여줍니다. 이는 머신러닝 모델의 배포와 확장성을 크게 향상시킬 수 있는 중요한 도구임을 강조합니다.

이 슬라이드는 Apache TVM을 사용하여 Apple의 M1, M1 Pro, 및 M1 Max 하드웨어에서 BERT 모델을 최적화하는 사례 연구를 보여줍니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

1. BERT 모델(BERT Model):

• BERT는 자연어 처리를 위한 인기 있는 머신러닝 모델입니다. 이 사례 연구에서는 BERT 모델을 시작점으로 사용합니다.

2. Apache TVM의 역할(Apache TVM):

• TVM은 이 모델을 Apple의 신형 하드웨어에 맞게 최적화합니다. TVM을 통해 개발자는 수작업 튜닝을 하지 않고도 하드웨어에 특화된 성능 최적화를 자동으로 수행할 수 있습니다.

3. 최적화된 코드(Optimized code for Apple Hardware):

• TVM을 사용하여 생성된 코드는 Apple의 M1, M1 Pro, 및 M1 Max 칩셋을 위해 특별히 최적화되어, 이 플랫폼들에서 BERT 모델의 성능을 극대화합니다.

4. 결과 및 성능(Enabled M1 and M1 Pro/Max weeks after they were released. Demonstrates generality and automation):

• TVM은 Apple 하드웨어가 출시된 지 몇 주 만에 이들에 대한 지원을 활성화했습니다. 이는 TVM의 범용성과 자동화 능력을 입증하는 예로, 새로운 하드웨어에 빠르게 적응하고 최적화할 수 있는 능력을 보여줍니다.

이 사례 연구는 TVM이 어떻게 다양한 하드웨어 플랫폼에 걸쳐 머신러닝 모델의 성능 최적화를 자동화할 수 있는지를 보여주는 탁월한 예입니다. 특히, 새로운 하드웨어 출시 후 신속한 지원과 성능 향상을 가능하게 함으로써, TVM의 유용성과 효율성을 강조합니다.

이 슬라이드는 Apple M1 Max 칩을 사용하는 환경에서 Apache TVM을 통해 TensorFlow를 최적화하는 성능 결과를 보여줍니다. 구체적인 내용은 다음과 같습니다:

1. CPU 성능 향상(Apple’s Most Powerful Chips with ~3X CPU Performance Speedups with Apache TVM):

• TensorFlow on MBP16 w/ M1 Max: Apple M1 Max를 사용하는 MacBook Pro 16에서 TensorFlow를 실행할 때의 CPU 지연 시간은 113.63ms입니다.
• TVM on MBP16 w/ M1 Max: 같은 설정에서 Apache TVM을 사용하여 최적화한 경우, CPU 지연 시간이 36.36ms로 줄어들어 약 3배 빨라졌습니다.

2. GPU 성능 향상(Apple’s Most Powerful Chips with ~2X GPU Performance Speedups with Apache TVM):

• TensorFlow on MBP16 w/ M1 Max (FP16): Apple M1 Max의 GPU를 사용하여 TensorFlow를 실행할 때의 GPU 지연 시간은 19.68ms입니다.
• TVM on MBP16 w/ M1 Max (FP16): Apache TVM을 사용하여 최적화한 경우, GPU 지연 시간이 10.88ms로 줄어들어 거의 2배의 성능 향상을 보여줍니다.

3. 결론과 전망(Still, need to widen to more users, need further automation, and to squeeze more performance):

• 이 데이터는 Apache TVM이 Apple의 최신 칩에서 매우 효과적으로 성능을 향상시킬 수 있음을 보여주지만, 이 기술을 더 많은 사용자에게 확산시키고, 추가적인 자동화를 통해 성능을 더욱 높여야 한다는 필요성을 강조합니다.

이 슬라이드는 Apache TVM이 최신 하드웨어에서 어떻게 실질적인 성능 개선을 제공할 수 있는지를 실제 수치로 보여주며, 이 기술의 잠재력과 개선의 필요성을 강조합니다.

이 슬라이드는 "선택권이 기업 고객에게 선택 가능성을 제공한다(Choice Provides Optionality for Enterprise Customers)"는 메시지를 전달합니다. 여기서 강조하는 핵심 내용은 다음과 같습니다:

선택권(Choice):

• 기업 고객들에게 다양한 기술적 선택을 제공함으로써, 그들의 특정 비즈니스 요구와 요건에 가장 잘 맞는 솔루션을 선택할 수 있는 유연성을 부여합니다.

선택 가능성(Optionality):

• 기업들이 다양한 상황에 따라 최적의 기술적 경로를 선택할 수 있도록 하여, 전체적인 비즈니스 전략에 맞게 조정할 수 있는 옵션을 제공합니다.

이 슬라이드는 기업 고객들이 자신들의 필요에 맞춰 기술 솔루션을 맞춤화할 수 있는 중요성을 강조하고, 이러한 선택권이 기업의 전략적 유연성을 향상시키고 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있음을 시사합니다.

이 슬라이드는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에서의 성능 이식성(performance portability)에 대한 선택의 중요성을 설명하고 있습니다. 이를 통해 하드웨어와 모델 간의 결합을 덜어내고, 더 넓은 사용과 혁신을 가능하게 하는 방법을 제시합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

1. 하드웨어 선택(Choice of HW for Your Model):

• 사용자는 자신의 ML 모델에 가장 적합한 다양한 하드웨어 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 이 슬라이드에서는 USB 드라이브, Intel 프로세서, 모바일 기기, 그리고 다양한 칩셋과 보드 등 다양한 하드웨어가 그 예로 나타나 있습니다.

2. 모델 선택(Choice of Models for Your HW):

• 반대로, 특정 하드웨어를 기준으로 가장 적합한 ML 모델을 선택할 수 있는 옵션도 제공됩니다. 이는 하드웨어의 성능을 최대화하고, 특정 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 사용할 수 있게 합니다.

3. ML과 하드웨어의 탈결합(Breaking ML from the HW box):

• “ML을 하드웨어 박스에서 해방시킨다”는 설명은, ML 소프트웨어와 하드웨어 간의 유연한 결합을 통해 더 많은 혁신과 산업 성장을 가능하게 할 것이라는 점을 강조합니다. 이는 1980년대 운영 체제의 발전과 유사한 방식으로, 기술의 발전과 보급을 가속화할 수 있다고 설명하고 있습니다.

이 슬라이드는 기업 고객들이 다양한 하드웨어와 모델 옵션을 선택함으로써 최적의 성능과 효율성을 달성할 수 있는 더 많은 기회를 갖게 됨을 강조하고 있습니다. 이는 전체 산업에 걸쳐 더 많은 맞춤화와 혁신을 촉진할 것임을 시사합니다.

이 슬라이드는 AI 및 ML의 선택 옵션을 구축하는데 있어서 협력의 중요성을 강조하고 있습니다. "혼자서는 선택을 구축할 수 없다(Can't Build Choice Alone...)"는 메시지는 다음과 같은 주요 내용을 담고 있습니다:

1. TVM 공헌자(TVM Contributors):

• TVM 프로젝트의 기여자 커뮤니티를 나타내는 이미지가 포함되어 있습니다. 이 이미지는 다양한 배경과 전문성을 가진 개인들로 구성된 커뮤니티의 다양성을 보여주며, 이들이 공동으로 기술 개발에 참여하고 있음을 시사합니다.

2. 주요 기술 파트너(Major Tech Partners):

• Microsoft Azure, Amazon AWS, Qualcomm 등 주요 기술 회사들의 로고가 나타나 있습니다. 이는 OctoML이 이러한 대형 플랫폼과 협력하여 그들의 하드웨어와 서비스에서 AI/ML 모델의 최적화와 배포를 지원하고 있음을 나타냅니다.

이 슬라이드의 핵심 메시지는, 선택과 최적화를 위한 다양한 솔루션을 개발하고 구현하는 것은 협력을 통해서만 가능하다는 것입니다. 대규모 테크 기업들과의 파트너십은 기술 혁신을 촉진하고, 사용자에게 더 많은 선택권과 유연성을 제공하는 데 필수적입니다. 이러한 협력은 AI와 ML 분야에서 더 넓은 적용 가능성과 성장을 가능하게 합니다.

이 슬라이드는 성능, 자동화, 선택이라는 세 가지 주요 요소가 AI/ML의 지속 가능성과 혁신에 어떻게 기여하는지 설명하고 있습니다. 각 요소들이 결합될 때 발생하는 효과를 자세히 살펴보겠습니다:

1. 성능과 자동화의 결합 (Performance + Automation = Sustainability)

• 성능 (Performance): 이 요소는 AI/ML 시스템이 최대한 효율적으로 작동하도록 하는데 중점을 둡니다. 더 빠르고 정확한 처리를 가능하게 하여, 기술적 한계를 넘어서는 결과를 달성하려고 합니다.
• 자동화 (Automation): 반복적이거나 복잡한 프로세스를 자동화함으로써, 인간의 개입을 최소화하고 오류를 줄이며, 속도와 효율성을 향상시킵니다.
• 지속 가능성 (Sustainability): 성능과 자동화의 결합은 에너지 소비를 최적화하고, 자원 사용을 효율화하여 전반적인 환경 영향을 감소시킵니다. 예를 들어, 더 빠른 알고리즘은 적은 에너지로 더 많은 작업을 수행할 수 있고, 자동화는 필요한 연산 자원의 낭비를 줄여줍니다.

2. 지속 가능성과 선택의 결합 (Sustainability + Choice = More innovation, more ways to use AI/ML thoughtfully)

• 지속 가능성 (Sustainability): 이는 자원을 책임감 있게 사용하고, 장기적으로 환경적, 사회적, 경제적 영향을 고려하는 것을 포함합니다.
• 선택 (Choice): 사용자가 다양한 기술적 옵션 중에서 선택할 수 있도록 함으로써, 그들의 특정 요구에 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있습니다. 이는 하드웨어나 알고리즘 선택에 있어서의 유연성을 의미하며, 각 사용자의 독특한 필요를 충족시킬 수 있는 다양한 가능성을 제공합니다.
• 혁신 및 신중한 AI/ML 사용 (More innovation, more ways to use AI/ML thoughtfully): 지속 가능하고 다양한 선택지를 제공함으로써, 기업과 개발자는 AI와 ML을 더 신중하고 혁신적인 방식으로 활용할 수 있습니다. 이는 새로운 사용 사례 발견, 비용 효율성 증가, 그리고 사회적, 환경적 책임의 실현으로 이어집니다.

이 슬라이드에서는 이러한 요소들이 어떻게 상호 작용하여 AI와 ML의 장기적인 성공과 발전에 기여하는지를 보여줍니다. 성능과 자동화는 효율성과 빠른 결과를 제공하는 동시에, 선택은 사용자에게 맞춤형 솔루션을 제공하여 더 넓은 적용 범위와 혁신을 가능하게 합니다. 이런 접근 방식은 기술이 지속 가능하고 책임감 있게 발전할 수 있도록 돕습니다.