연산 스케일링
모델의 크기나 데이터의 양이 증가함에 따라 필요한 계산 자원의 변화를 분석하는 개념이다. 하드웨어 성능과 알고리즘 효율성 사이의 관계를 파악하여 최적의 학습 및 추론 비용을 산출하는 데 필수적이다.