KAIST AI시스템학과 면접 합격자료

KAIST AI시스~접 합격자료.pdf 파일정보

KAIST AI시스템학과 면접 합격자료.pdf
📂 자료구분 : 면접자료 (기타)
📜 자료분량 : 5 Page
📦 파일크기 : 351 Kb
🔤 파일종류 : pdf>

KAIST AI시스~학과 면접 합격자료 자료설명

KAIST AI시스템학과 면접 합격자료

KAIST AI시스~학과 면접 합격자료 자료의 목차

Q1. 1분 자기소개 스크립트
Q2. AI시스템학과에 지원하게 된 가장 핵심적인 동기는 무엇인가요 Q3. 학부 과정 중 가장 도전적이었던 컴퓨터 시스템 관련 프로젝트는 무엇인가요 Q4. 인공지능 모델 경량화 기법 중 본인이 가장 잘 이해하고 있는 것은 무엇인가요 Q5. 대규모 언어 모델 추론 속도를 높이기 위한 시스템적 접근법을 설명해 주세요. Q6. 운영체제의 가상 메모리 관리가 AI 학습 시스템에 미치는 영향은 무엇인가요 Q7. GPU 아키텍처와 일반 CPU 아키텍처의 구조적 차이점과 AI 연산에서의 효율성을 설명해 주세요. Q8. 데이터 병렬 처리와 모델 병렬 처리의 개념적 차이와 각각의 적용 시점을 말씀해 주세요. Q9. 본인이 다루어 본 프레임워크 외에 새로운 시스템 툴을 습득했던 경험이 있나요 Q10. AI 반도체 NPU의 발전 방향과 기존 하드웨어의 한계 극복 방안은 무엇인가요 Q11. 대학원 입학 후 궁극적으로 연구하고 싶은 세부 분야와 그 이유는 무엇인가요 Q12

본문내용 (KAIST AI시스~접 합격자료.pdf)

Q1. 1분 자기소개 스크립트

안안녕하십니까, KAIST AI시스템학과에 지원한 전공자로서 하드웨어와 소프트웨어의 경계를 허물고 차세대 인공지능 컴퓨팅 인프라를 혁신하고자 하는 열정을 가진 지원자입니다. 저는 학부 시절 컴퓨터 구조와 운영체제 등 시스템 소프트웨어의 핵심 과 목들을 심도 있게 학습하며 기초 체력을 탄탄히 다졌고, 이를 바탕으로 실제 대규모 딥러닝 모델의 병목 현상을 분석하고 최적화 하는 다양한 프로젝트를 주도적으로 수행해 왔습니다. 단순한 알고리즘 구현을 넘어 시스템 전체의 효율성을 극대화하는 것에 깊 은 흥미를 느껴왔으며, 이러한 경험들은 저를 AI 시스템 분야의 준비된 인재로 성장시키는 든든한 밑거름이 되었습니다. 특히 학부 연구생 시절, 거대한 트랜스포머 기반 모델을 제한된 하드웨어 환경에서 효율적으로 구동하기 위한 모델 경량화 및 가속화 연구에 참여한 경험이 있습니다. 당시 메모리 대역폭의 한계로 인해 발생하는 연산 지연 문제를 해결하기 위해, 양자화 기 법과 가지치기를 적용

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