무거워진 AI 데이터를 컴팩트하게 쓸 수 있는 온디바이스(On Device)
현재 전 세계에서는 이미지 인식과 분류, 자율 주행, 딥페이크, 채팅 봇 등 여러 분야에서 AI 딥러닝 기술이 활용·개발되고 있어요. 보통은 이 딥러닝을 수행하기 위해서는 수백 대의 CPU와 GPU가 장착되어 있는 서버를 통해 이루어집니다!
수행 중 획득한 데이터는 서버로 전송하고 딥러닝 추론을 거쳐 다시 동작하는 기기로 전달되는데요. 그리고 전달받은 결과를 보여줍니다. 이때 사용자의 모든 데이터는 서버로 전송됨과 동시에 개인정보보호는 이루어지고 있지 않는데요. 또한, 서버의 증량으로 데이터 소모 또한 심해지기 마련이죠.😓
그렇다면, 다음의 문제를 조금 더 가볍고 트렌디하게 풀어나가는 방법은 없을까요? 답은 ‘온디바이스 AI’. 최근 딥러닝 모델에서 화제 되고 있는 온디바이스(On Device)는 스마트폰, 차량, 가전제품 등 말그대로 Device 장치 안에 AI 기술을 동작시키는 기술인데요.
조금 더 컴팩트한 환경에서 AI가 돌아갈 수 있도록 만들어주는 온디바이스 환경에 대해 소개해 드릴게요!🔎
온디바이스 AI와 GPU의 관련성
온디바이스AI (On-Device AI)란 모바일 기기나 장치 자체에서 인공지능 알고리즘을 실행하는 기술을 말해요. 이는 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 기기 자체에서 처리함으로써 더 빠르고 ℹ️개인정보 보호에 더 효율적인 방법이에요!
더 깊숙이 설명하자면, 클라우드로 데이터를 전송하지 않고 이용자가 소유한 기기 안에서 자체적으로 AI 연산을 처리하는데요. 인터넷 연결이 필요하지 않아서 속도가 빠를 뿐만 아니라, 개인정보 보호 및 비용 측면에서도 유리합니다. ✨
이러한 온디바이스 AI 환경에서는 GPU를 결합하여 사용하기도 하는데요. GPU(Graphics Processing Unit)는 주로 그래픽 처리에 사용되는 하드웨어로, 병렬 처리가 가능하며 빠른 성능을 제공합니다. 온디바이스 AI에서 GPU는 인공지능 모델의 연산을 가속화하고 높은 성능을 제공하는데 이용됩니다:)
예를 들어 딥러닝 알고리즘은 복잡하고 많은 수의 연산이 필요한데요. 이를 효율적으로 처리하기 위해 GPU가 활용되는 것이에요! 온디바이스(On-Device) AI에서의 GPU는 빠르고 효율적인 인공지능 모델 실행에 필수적인 요소로, 기기 내에서 더 나은 성능과 사용자 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 해요!😎
온디바이스AI에서 효과적인 머신러닝/딥러닝 수행
AI 산업에 활용되는 머신러닝은 데이터/딥러닝 모델/요인 추출 크게 3가지의 핵심요소를 가지고 있어요. 여기서 데이터는 러닝 모델에 대입할 ‘예시들의 집합’을 말하며, 딥러닝 모델은 ‘올바른 레이블을 예측하도록 학습된 함수’, 요인 추출은 ‘입력 변수’를 말합니다.
특히 AI의 이미지 처리에서는 수백만 개의 변수 요인들이 나오는데요. 이를 모두 입력 변수로 갖게 된다면 학습 시간은 늘어나고, 컴퓨팅 과부하가 나타나기 마련이에요.🤯
온디바이스 환경에서 GPU를 활용하여 효과적인
머신러닝·딥러닝 수행은 어떻게 해야 하나요?
1️⃣모바일용 라이브러리 및 프레임워크 선택
모바일 환경에서 GPU를 활용한 머신러닝 및 딥러닝을 수행하기 위해서는 TensorFlow Lite, Core ML, PyTorch, Mobile 등의 모바일용 라이브러리나 프레임워크를 선택하여 사용해야 됩니다.
2️⃣최적화된 모델 개발과 딥러닝 경량화
모바일 기기의 제한된 자원을 고려하여 모델을 최적하는 딥러닝 경량화를 실행해야 하는데요. 모델의 크기, 계산 요구사항 및 메모리 사용량 등의 사이즈를 줄이고 연산량을 최적화하여 모바일 기기의 성능을 효율적으로 활용할 수 있도록 합니다.
3️⃣ 모델 변환과 최적화
모바일 환경에서 모델이 실행할 수 있는 형식으로 변환하고, GPU를 활용하여 최적화된 연산을 수행할 수 있도록 해야 하는데요. 이를 위해 모바일용 라이브러리의 자원을 활용하거나, 모델 변환 도구를 사용할 수 있어요!
결과적으로, 딥러닝 모델을 효과적으로 수행하기 위해서는 데이터의 특징을 잘 파악한 뒤, 이에 가장 적합한 딥러닝 모델을 골라야 하며, 높은 확률로 맞출 수 있는 요인을 입력해 주는 것이 좋습니다. 특히, 모델 최적화를 위해 딥러닝 경량화가 필수적으로 실행되어야 하는 것 아시겠죠?🤩
온디바이스 AI에서도 GPU 활용을!
온디바이스(On Device) 환경에서 GPU를 활용하면 빠른 속도, 에너지 효율성, 개인정보 보호, 실시간 응답 등의 이점을 제공하여 머신러닝 및 딥러닝 기능을 효율적으로 활용할 수 있어요!
이처럼 고조된 온디바이스 AI를 따라, 많은 반도체 업계에서는 로컬 AI 용 GPU를 공개하고 있는데요. 특히 GPU 시장의 대표 주자인 엔비디아(NVIDIA)도 RTX4060 슈퍼, RTX 4070 Ti슈퍼, RTX 4800 슈퍼를 발표했습니다. 엔비디아에서 선보인 그래픽카드들은 생성형 AI 지원 역량도 강화되고, 클라우드로 정보를 보낼 필요 없이 PC에서 AI를 돌릴 수 있습니다. 또한 이전 모델 대비 AI 비디오를 150% 더 빠르게 생성할 수 있도록 지원한다고 하는데요!
⭐온디바이스 AI로 진화하는 단계에도 더 빠르고 가볍게 이용할 수 있는 GPU 보조 장치의 수요는 여전히 화두에 있었습니다.
다음과 같이 머신러닝과 딥러닝의 효율적 수행을 위한 GPU 도입이 고민이시라면, 씨이랩에서도 그 고민을 해결해 줄 수 있는데요. NVIDIA Preffered 파트너사인 씨이랩은 모든 데이터 센터를 위한 GPU HW와 SW를 제공중에 있습니다. 하드웨어의 경우, NVIDIA뿐 아니라 HPE, DELL을 포함한 다양한 모델의 커스텀이 가능합니다!
특히, 여러분의 AI 환경에 맞게 GPU 자원과 아스트라고(astrago)를 결합한 맞춤형 AI 어플라이언스를 적용할 수 있는데요. AI 인프라의 최적화와 편의성을 최우선으로 설계되어 사용자 요구사항에 맞춘 최적화 솔루션으로 활용할 수 있어요! 모든 산업 영역에서 AI를 적용할 수 있는 기회를 씨이랩에서 만나보세요.
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