블록 부동소수점 양자화 편집하기 (부분)

==요약==
블록 부동소수점 양자화는 여러 값을 블록 단위로 묶어 하나의 지수를 공유함으로써, 부동소수점의 동적 범위와 정수 표현의 효율을 절충하는 방식이다.  딥러닝 모델 압축, 연산 효율화, 특히 대형 모델의 메모리 절감 등에 유리하며, 누산 정밀도 설계, 아웃라이어 처리, 하드웨어 지원 등이 중요한 고려 요소이다.  최근에는 비트폭/블록 크기 최적화, 적응형 방식, 누산 정밀도 제어, LLM 적용 등 연구가 활발히 진행되고 있다.