기계 학습 시스템이 추천 엔진부터 자율 시스템까지 다양한 응용 프로그램에서 중요해지면서, 이러한 시스템들의 환경 지속 가능성에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 이러한 시스템들은 훈련 및 추론 단계에서 많은 계산 리소스를 필요로 하며, 종종 사용자 정의 하드웨어 가속기에서 실행됩니다. 이들의 에너지 요구는 운영 중인 탄소 배출에 기여하여 상당히 큽니다. 또한, 이러한 하드웨어는 종종 전체 수명 주기 동안 사용되는 전력을 고려할 때 환경적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 메타 AI는 CATransformers라는 새로운 기계 학습 프레임워크를 발표했습니다. CATransformers는 AI 모델과 하드웨어를 공동 최적화하여 지속 가능한 엣지 배포를 위한 친환경적인 솔루션을 제공합니다.

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