신경망 자산

인지 지능

고구배 머신러닝 및 컴퓨터 비전 아키텍처를 특수 실리콘에 직접 배포하여 실시간 추론을 수행합니다.

99.2%

모델 정확도

<5ms

추론 속도

80%

모델 압축

50+

배포 건수

시스템 준비 완료

PyTorchTensorFlowAutoML

머신러닝

자동화된 학습 파이프라인을 갖춘 분류, 회귀 및 예측 분석을 위한 맞춤형 ML 모델 개발.

OpenCVYOLODepth AI

컴퓨터 비전

임베디드 GPU 및 NPU 가속기에 최적화된 실시간 객체 감지, 추적 및 의미론적 분할.

TransformersLLMBERT

NLP 시스템

LLM 미세 조정, 개체명 인식 및 다국어 텍스트 분석을 포함한 자연어 처리 솔루션.

TensorRTONNXTFLite

에지 AI

TensorRT, ONNX Runtime 및 맞춤형 DSP 백엔드를 사용한 에지 디바이스에서의 양자화 및 가지치기 모델 배포.

기술 숙련도 프로세스

데이터 및 모델링

프로덕션 성능 목표에 대한 엄격한 평가를 통한 데이터 수집, 증강 및 모델 선택.

최적화 및 튜닝

대상 배포 플랫폼을 위한 모델 압축, 양자화 및 하드웨어별 최적화.

에지 배포

지속적인 모니터링, A/B 테스트 및 OTA(Over-the-Air) 모델 업데이트 인프라를 갖춘 프로덕션 배포.

도메인 인텔리전스

신경망 인프라

모델 증류

정확도 손실 없이 특수 AI 하드웨어에 적합한 효율적인 런타임으로 복잡한 아키텍처를 압축합니다.

능동 학습 루프

지속적인 검증을 위해 신뢰도가 낮은 에지 케이스를 식별하는 자체 개선 데이터 세트 구축.

컴퓨트 거버넌스

분산 학습 클러스터 전반의 GPU/TPU 활용도를 최적화하여 R&D 비용을 최소화합니다.

윤리적 가드레일

엄격한 편향 탐지 및 공정성 모니터링을 구현하여 AI 출력이 안전하고 규정을 준수하도록 보장합니다.

ChipTalk.AI 장점

ChipTalk.AI는 ML 연구와 프로덕션 배포 간의 격차를 해소합니다. 저희 팀은 컴퓨터 비전, NLP, 예측 분석을 아우르는 30개 이상의 프로덕션 AI 시스템을 클라우드 GPU와 서브와트 전력 예산의 임베디드 NPU에서 출시했습니다. 70억 파라미터 LLM의 파인튜닝과 Jetson Orin에서 60 FPS로 실행되는 YOLO 모델의 양자화 모두에 능숙합니다.

자동차 ADAS 인지 파이프라인

NVIDIA Orin에서 멀티 카메라 객체 탐지 파이프라인을 개발 및 배포하여 INT8 양자화된 YOLOv8로 6개의 8 MP 카메라 스트림에서 45 FPS를 달성했습니다.

LLM 기반 기술 지원 에이전트

독점 기술 문서에 LoRA를 사용하여 LLaMA-3 8B 모델을 파인튜닝하고, 반도체 장비 공급업체의 첫 응답 시간을 70% 단축한 RAG 파이프라인을 구축했습니다.

저희는 ML을 블랙박스로 취급하지 않습니다. 팀이 CUDA 커널을 작성하고, 양자화 교정기를 튜닝하며, ONNX 내보내기를 디버깅합니다. 따라서 모델이 프로덕션에 투입될 때, 노트북이 약속한 속도가 아닌 하드웨어가 요구하는 속도로 실행됩니다.

프로젝트 상담

관련 태그:인지 지능딥 테크아키텍처혁신

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