엣지 AI: 글로벌 배포를 위한 모델 압축 기술

엣지 AI의 부상은 컴퓨팅과 데이터 저장을 데이터 소스에 더 가깝게 가져옴으로써 다양한 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 패러다임 전환은 더 빠른 응답 시간, 향상된 개인 정보 보호, 그리고 감소된 대역폭 소비를 가능하게 합니다. 그러나 리소스가 제한된 엣지 디바이스에 복잡한 AI 모델을 배포하는 것은 상당한 어려움을 수반합니다. 모델 압축 기술은 이러한 한계를 극복하고 전 세계적으로 엣지 AI가 널리 채택될 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다.

글로벌 엣지 AI 배포에서 모델 압축이 중요한 이유

스마트폰, IoT 센서, 임베디드 시스템과 같은 엣지 디바이스는 일반적으로 처리 능력, 메모리 및 배터리 수명이 제한적입니다. 크고 복잡한 AI 모델을 이러한 디바이스에 직접 배포하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

• 높은 지연 시간: 느린 추론 시간은 실시간 애플리케이션을 방해할 수 있습니다.
• 과도한 전력 소비: 배터리 수명을 소모시켜 엣지 디바이스의 작동 수명을 제한합니다.
• 메모리 제약: 큰 모델은 사용 가능한 메모리를 초과하여 배포를 불가능하게 만들 수 있습니다.
• 비용 증가: 더 높은 하드웨어 요구 사항은 배포 비용 증가로 이어집니다.

모델 압축 기술은 정확도를 크게 희생하지 않으면서 AI 모델의 크기와 복잡성을 줄여 이러한 문제를 해결합니다. 이를 통해 리소스가 제한된 디바이스에 효율적으로 배포할 수 있으며, 다양한 글로벌 환경에서 광범위한 애플리케이션을 활용할 수 있습니다.

주요 모델 압축 기술

엣지 AI에서는 여러 가지 모델 압축 기술이 일반적으로 사용됩니다.

1. 양자화(Quantization)

양자화는 모델 가중치와 활성화 값의 정밀도를 부동 소수점 숫자(예: 32비트 또는 16비트)에서 더 낮은 비트의 정수(예: 8비트, 4비트 또는 이진)로 줄입니다. 이는 모델의 메모리 사용량과 계산 복잡성을 감소시킵니다.

양자화 유형:

• 훈련 후 양자화(PTQ): 이는 가장 간단한 형태의 양자화로, 모델을 부동 소수점 정밀도로 훈련한 다음 훈련 후에 양자화합니다. 최소한의 노력이 필요하지만 정확도 저하로 이어질 수 있습니다. 정확도 손실을 완화하기 위해 보정 데이터셋과 같은 기술이 종종 사용됩니다.
• 양자화 인식 훈련(QAT): 이는 양자화를 염두에 두고 모델을 훈련하는 것을 포함합니다. 훈련 중에 모델은 양자화의 효과를 시뮬레이션하여 양자화된 형식으로 배포될 때 적응하고 정확도를 유지할 수 있도록 합니다. QAT는 일반적으로 PTQ보다 더 나은 정확도를 산출하지만 더 많은 계산 리소스와 전문 지식이 필요합니다.
• 동적 양자화: 추론 중에 활성화 값의 범위에 따라 양자화 매개변수가 동적으로 결정됩니다. 이는 정적 양자화에 비해 정확도를 향상시킬 수 있지만 약간의 오버헤드를 발생시킵니다.

예시:

신경망에서 32비트 부동 소수점 숫자로 표현된 0.75 값을 가진 가중치를 생각해 봅시다. 8비트 정수로 양자화한 후, 이 값은 (스케일링 팩터를 가정할 때) 192로 표현될 수 있습니다. 이는 가중치에 필요한 저장 공간을 크게 줄여줍니다.

글로벌 고려 사항:

서로 다른 하드웨어 플랫폼은 다양한 양자화 방식에 대해 각기 다른 수준의 지원을 제공합니다. 예를 들어, 일부 모바일 프로세서는 8비트 정수 연산에 최적화되어 있는 반면, 다른 프로세서는 더 공격적인 양자화 수준을 지원할 수 있습니다. 디바이스가 배포될 특정 지역의 대상 하드웨어 플랫폼과 호환되는 양자화 방식을 선택하는 것이 중요합니다.

2. 프루닝(Pruning)

프루닝은 신경망에서 중요하지 않은 가중치나 연결을 제거하는 것을 포함합니다. 이는 성능에 큰 영향을 주지 않으면서 모델의 크기와 복잡성을 줄입니다.

프루닝 유형:

• 가중치 프루닝: 크기가 작은 개별 가중치를 0으로 설정합니다. 이는 희소 가중치 행렬을 생성하여 더 효율적으로 압축하고 처리할 수 있습니다.
• 뉴런 프루닝: 네트워크에서 전체 뉴런이나 채널을 제거합니다. 이는 모델 크기를 더 크게 줄일 수 있지만 정확도를 유지하기 위해 재훈련이 필요할 수 있습니다.
• 레이어 프루닝: 전체 성능에 대한 기여도가 미미한 경우 전체 레이어를 제거할 수 있습니다.

예시:

신경망에서 두 뉴런을 연결하는 가중치의 값이 0에 가깝다고(예: 0.001) 가정해 봅시다. 이 가중치를 프루닝하면 0으로 설정되어 사실상 연결이 제거됩니다. 이는 추론 중에 필요한 계산 수를 줄여줍니다.

글로벌 고려 사항:

최적의 프루닝 전략은 특정 모델 아키텍처와 대상 애플리케이션에 따라 다릅니다. 예를 들어, 저대역폭 환경에 배포된 모델은 정확도가 약간 감소하더라도 모델 크기를 최소화하기 위해 공격적인 프루닝의 이점을 누릴 수 있습니다. 반대로, 고성능 환경에 배포된 모델은 크기보다 정확도를 우선시할 수 있습니다. 이러한 트레이드오프는 글로벌 배포 환경의 특정 요구 사항에 맞춰 조정되어야 합니다.

3. 지식 증류(Knowledge Distillation)

지식 증류는 더 작고 "학생" 모델을 훈련시켜 더 크고 복잡한 "교사" 모델의 행동을 모방하도록 하는 것을 포함합니다. 교사 모델은 일반적으로 잘 훈련된 고정밀 모델이며, 학생 모델은 더 작고 효율적으로 설계됩니다.

프로세스:

1. 크고 정확한 교사 모델을 훈련시킵니다.
2. 교사 모델을 사용하여 훈련 데이터에 대한 "소프트 레이블"을 생성합니다. 소프트 레이블은 하드 원-핫 레이블이 아닌 클래스에 대한 확률 분포입니다.
3. 교사 모델이 생성한 소프트 레이블과 일치하도록 학생 모델을 훈련시킵니다. 이는 학생 모델이 교사 모델이 포착한 기본 지식을 배우도록 장려합니다.

예시:

대규모 이미지 데이터셋으로 훈련된 대형 컨볼루션 신경망(CNN)이 교사 모델로 사용됩니다. 더 작고 효율적인 CNN이 학생 모델로 훈련됩니다. 학생 모델은 교사 모델과 동일한 확률 분포를 예측하도록 훈련되어 교사의 지식을 효과적으로 학습합니다.

글로벌 고려 사항:

지식 증류는 엣지 디바이스에서 직접 대형 모델을 훈련하는 것이 불가능한 리소스 제약 환경에 AI 모델을 배포할 때 특히 유용할 수 있습니다. 강력한 서버나 클라우드 플랫폼에서 경량 엣지 디바이스로 지식을 이전할 수 있게 해줍니다. 이는 계산 리소스가 제한되거나 인터넷 연결이 불안정한 지역에서 특히 중요합니다.

4. 효율적인 아키텍처

처음부터 효율적인 모델 아키텍처를 설계하면 AI 모델의 크기와 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다. 여기에는 다음과 같은 기술을 사용하는 것이 포함됩니다.

• 깊이별 분리 합성곱(Depthwise Separable Convolutions): 이 합성곱은 표준 합성곱을 깊이별 합성곱과 점별 합성곱이라는 두 가지 별도의 연산으로 분해합니다. 이는 필요한 매개변수와 계산 수를 줄여줍니다.
• MobileNets: 모바일 디바이스용으로 설계된 경량 CNN 아키텍처 제품군입니다. MobileNets는 깊이별 분리 합성곱 및 기타 기술을 사용하여 최소한의 계산 비용으로 높은 정확도를 달성합니다.
• ShuffleNet: 채널 간 정보 흐름을 개선하기 위해 채널 셔플 연산을 사용하는 또 다른 경량 CNN 아키텍처 제품군입니다.
• SqueezeNet: 정확도를 유지하면서 매개변수 수를 줄이기 위해 "스퀴즈" 및 "확장" 레이어를 사용하는 CNN 아키텍처입니다.
• 어텐션 메커니즘(Attention Mechanisms): 어텐션 메커니즘을 통합하면 모델이 입력의 가장 관련성 높은 부분에 집중할 수 있어 크고 밀집된 레이어의 필요성이 줄어듭니다.

예시:

CNN의 표준 컨볼루션 레이어를 깊이별 분리 합성곱으로 교체하면 매개변수와 계산 수를 크게 줄여 모바일 디바이스에 배포하기에 더 적합한 모델을 만들 수 있습니다.

글로벌 고려 사항:

효율적인 아키텍처의 선택은 특정 작업과 대상 하드웨어 플랫폼에 맞춰져야 합니다. 일부 아키텍처는 이미지 분류에 더 적합할 수 있고, 다른 아키텍처는 자연어 처리에 더 적합할 수 있습니다. 최상의 옵션을 결정하기 위해 대상 하드웨어에서 다양한 아키텍처를 벤치마킹하는 것이 중요합니다. 특히 전력 공급이 우려되는 지역에서는 에너지 효율성과 같은 고려 사항도 고려해야 합니다.

압축 기술 결합하기

모델 압축에 대한 가장 효과적인 접근 방식은 종종 여러 기술을 결합하는 것입니다. 예를 들어, 모델을 프루닝한 다음 양자화하고 마지막으로 증류하여 크기와 복잡성을 더욱 줄일 수 있습니다. 이러한 기술이 적용되는 순서도 최종 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 주어진 작업과 하드웨어 플랫폼에 대한 최적의 조합을 찾으려면 실험이 핵심입니다.

글로벌 배포를 위한 실제 고려 사항

압축된 AI 모델을 전 세계적으로 배포하려면 여러 요소를 신중하게 고려해야 합니다.

• 하드웨어 다양성: 엣지 디바이스는 처리 능력, 메모리, 배터리 수명 측면에서 매우 다양합니다. 압축 전략은 여러 지역의 대상 디바이스의 특정 하드웨어 기능에 맞춰져야 합니다.
• 네트워크 연결성: 네트워크 연결이 제한적이거나 불안정한 지역에서는 엣지 디바이스에서 로컬로 더 많은 계산을 수행해야 할 수 있습니다. 이를 위해서는 모델 크기를 최소화하고 클라우드 리소스에 대한 의존도를 줄이기 위해 더 공격적인 모델 압축이 필요할 수 있습니다.
• 데이터 프라이버시: 모델 압축 기술은 클라우드로 전송해야 하는 데이터의 양을 줄여 데이터 프라이버시를 강화하는 데에도 사용될 수 있습니다. 연합 학습은 모델 압축과 결합하여 민감한 데이터를 공유하지 않고도 협력적인 모델 훈련을 가능하게 할 수 있습니다.
• 규제 준수: 국가마다 데이터 프라이버시 및 보안에 관한 규정이 다릅니다. AI 모델 배포는 대상 지역의 모든 관련 규정을 준수해야 합니다.
• 현지화: AI 모델은 다양한 언어와 문화적 맥락을 지원하기 위해 현지화가 필요할 수 있습니다. 여기에는 모델 아키텍처 조정, 현지화된 데이터로 모델 재훈련 또는 기계 번역 기술 사용이 포함될 수 있습니다.
• 에너지 효율성: 에너지 소비를 최적화하는 것은 특히 전기 접근이 제한된 지역에서 엣지 디바이스의 배터리 수명을 연장하는 데 매우 중요합니다.

도구 및 프레임워크

모델 압축 및 엣지 디바이스 배포를 지원하는 여러 도구와 프레임워크가 있습니다.

• TensorFlow Lite: 모바일 및 임베디드 디바이스에 TensorFlow 모델을 배포하기 위한 도구 모음입니다. TensorFlow Lite는 양자화, 프루닝 및 기타 모델 압축 기술을 지원합니다.
• PyTorch Mobile: 모바일 디바이스에 PyTorch 모델을 배포하기 위한 프레임워크입니다. PyTorch Mobile은 양자화, 프루닝 및 기타 최적화 기술을 위한 도구를 제공합니다.
• ONNX Runtime: 광범위한 하드웨어 플랫폼을 지원하는 크로스 플랫폼 추론 엔진입니다. ONNX Runtime은 모델 양자화 및 최적화를 지원합니다.
• Apache TVM: 다양한 하드웨어 플랫폼에서 머신러닝 모델을 최적화하고 배포하기 위한 컴파일러 프레임워크입니다.
• Qualcomm AI Engine: Qualcomm Snapdragon 프로세서에서 AI 워크로드를 가속화하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼입니다.
• MediaTek NeuroPilot: MediaTek 프로세서에 AI 모델을 배포하기 위한 플랫폼입니다.
• Intel OpenVINO Toolkit: Intel 하드웨어에서 AI 모델을 최적화하고 배포하기 위한 툴킷입니다.

미래 동향

모델 압축 분야는 끊임없이 발전하고 있습니다. 주요 미래 동향 중 일부는 다음과 같습니다.

• 신경망 아키텍처 탐색(NAS): 효율적인 모델 아키텍처 설계 프로세스 자동화.
• 하드웨어 인식 NAS: 대상 하드웨어 플랫폼에 특별히 최적화된 모델 설계.
• 동적 모델 압축: 현재 작동 조건 및 리소스 가용성에 따라 압축 전략 조정.
• 모델 압축을 사용한 연합 학습: 제한된 리소스를 가진 엣지 디바이스에서 협력적 모델 훈련을 가능하게 하기 위해 연합 학습과 모델 압축 결합.
• 압축된 모델을 위한 설명 가능한 AI(XAI): 압축된 모델이 해석 가능하고 신뢰할 수 있도록 보장.

결론

모델 압축은 전 세계적으로 엣지 AI의 광범위한 채택을 가능하게 하는 필수 기술입니다. AI 모델의 크기와 복잡성을 줄임으로써 리소스가 제한된 엣지 디바이스에 배포할 수 있게 되어 다양한 환경에서 광범위한 애플리케이션을 활용할 수 있습니다. 엣지 AI 분야가 계속 발전함에 따라 모델 압축은 모든 사람이 어디서나 AI에 접근할 수 있도록 하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.

글로벌 규모로 엣지 AI 모델을 성공적으로 배포하려면 다양한 지역과 하드웨어 플랫폼이 제시하는 고유한 과제와 기회에 대한 신중한 계획과 고려가 필요합니다. 이 가이드에서 논의된 기술과 도구를 활용함으로써 개발자와 조직은 AI가 일상 생활에 원활하게 통합되어 전 세계 사람들의 효율성, 생산성 및 삶의 질을 향상시키는 미래를 위한 길을 열 수 있습니다.