모델 양자화 기술

모델 경량화는 모델 양자화의 핵심적인 필요성과 목표 중 하나이다. 대규모 인공 신경망은 수백만에서 수십억 개의 매개변수를 포함하는 경우가 많으며, 이는 모델 파일의 크기를 크게 증가시킨다. 예를 들어, FP32 정밀도로 저장된 1억 개의 매개변수는 약 400MB의 저장 공간을 차지한다. 양자화는 이러한 가중치와 활성화 값을 높은 정밀도(예: 32비트 부동소수점)에서 낮은 정밀도(예: 8비트 정수)로 변환하여 모델의 메모리 공간을 줄인다.

이러한 경량화는 모델을 모바일 장치나 임베디드 시스템과 같이 저장 공간이 제한된 환경에 배포하는 데 필수적이다. 또한, 모델 크기가 줄어들면 램 사용량도 감소하여, 더 많은 모델을 동시에 메모리에 로드하거나 다른 애플리케이션을 위한 자원을 확보할 수 있다. 모델 경량화는 단순히 저장 공간을 절약하는 것을 넘어, 전체 시스템의 자원 관리 효율성을 높이는 기반이 된다.

양자화된 모델은 낮은 정밀도의 데이터 타입을 사용하여 연산을 수행하기 때문에, 메모리 대역폭이 주요 병목 현상인 경우 추론 속도를 크게 향상시킬 수 있다. 높은 정밀도의 부동소수점 연산(예: FP32)에 비해 낮은 정밀도 연산(예: INT8)은 메모리에서 읽어야 하는 데이터 양이 줄어들고, 많은 현대 하드웨어 가속기가 저비트 정수 연산에 특화된 명령어를 제공하기 때문이다.

구체적인 속도 향상은 모델 아키텍처, 하드웨어, 그리고 구현 방식에 따라 달라진다. 다음 표는 일반적인 추세를 보여준다.

속도 향상은 단순히 모델 크기 감소에서만 오는 것이 아니다. GPU나 NPU 같은 전용 프로세서는 낮은 비트폭의 데이터를 병렬로 처리하는 데 매우 효율적이다. 예를 들어, 동일한 클록 사이클과 메모리 버스 폭 내에서 32비트 연산 1회 대신 8비트 연산을 4회 수행할 수 있다. 이는 행렬 곱셈과 합성곱 연산이 주를 이루는 딥러닝 추론 작업에서 결정적인 이점으로 작용한다.

따라서, 특히 대규모 모델이나 고해상도 입력을 처리하는 실시간 애플리케이션에서 양자화는 지연 시간을 줄이고 처리량을 증가시키는 핵심 기술이다. 다만, 연산 자체보다 메모리 접근에 시간이 더 많이 소요되는 경우에 그 효과가 두드러지며, 모든 연산 유형이 균일하게 가속되지는 않는다는 점은 고려해야 한다.

모델 양자화는 인공 신경망의 연산 정밀도를 낮춤으로써 하드웨어의 전력 소비를 크게 줄이는 효과를 가져온다. 높은 정밀도의 부동소수점 연산(예: FP32)은 많은 전력을 필요로 하지만, 낮은 비트의 정수 연산(예: INT8)은 상대적으로 적은 에너지로 수행될 수 있다. 이는 특히 배터리로 구동되는 에지 디바이스나 대규모 데이터 센터에서 중요한 이점으로 작용한다.

에너지 절감은 크게 두 가지 경로에서 발생한다. 첫째, 메모리 접근 에너지가 감소한다. 낮은 비트폭의 가중치와 활성화 값은 모델의 메모리 사용량을 줄여, 데이터를 메모리에서 읽어오는 데 필요한 에너지를 절약한다. 둘째, 계산 에너지가 감소한다. 저비트 정수 곱셈-누산 연산은 고정밀도 부동소수점 연산에 비해 하드웨어에서 훨씬 더 에너지 효율적으로 실행된다.

따라서, 양자화는 단순히 모델 크기와 속도만 개선하는 것이 아니라, 지속가능한 AI를 위한 핵심 기술로서 시스템 전체의 에너지 소비를 낮추는 역할을 한다. 이는 모델을 수억 번 실행하는 클라우드 서비스나 제한된 전원을 가진 IoT 센서의 운영 수명 연장에 직접적인 기여를 한다.

양자화의 핵심은 부동소수점과 같은 고정밀도 데이터 타입을 저정밀도 타입으로 변환하는 과정이다. 일반적으로 신경망 모델은 학습과 초기 추론 시 32비트 부동소수점(FP32)을 사용한다. 정밀도 감소는 이러한 고정밀도 값을 8비트 정수(INT8), 4비트 정수, 또는 그 이하의 낮은 비트 수로 표현 가능한 이산적인 값(양자화 레벨)에 매핑하는 것을 의미한다.

이 과정은 스케일링 팩터와 제로 포인트 같은 파라미터를 통해 수학적으로 정의된다. 예를 들어, FP32 값의 범위를 INT8의 -128부터 127까지의 범위로 선형 또는 비선형적으로 압축한다. 이로 인해 필연적으로 양자화 오차가 발생하며, 이는 원본 값과 양자화 후 다시 복원된 값 사이의 차이로 정의된다. 오차는 주로 반올림 오차와 클리핑에 의해 발생한다.

정밀도 감소의 효과는 다음과 같은 표로 요약할 수 있다.

정밀도를 낮추면 모델의 가중치와 중간 활성화 값을 저장하는 데 필요한 메모리 대역폭이 크게 줄어든다. 이는 메모리 접근이 병목 현상이 되는 경우 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있다. 또한, 많은 현대 GPU와 NPU는 저정밀도 연산(특히 INT8)을 위한 전용 하드웨어를 내장하고 있어, FP32 연산에 비해 에너지 효율과 처리 속도 면에서 큰 이점을 제공한다.

양자화 과정에서 가중치와 활성화 값은 고정소수점 정수 형태로 변환되어 표현된다. 이 변환은 일반적으로 선형 매핑을 통해 수행되며, 실수 값의 범위를 정수 값의 범위로 스케일링한다. 변환 공식은 Q = round(r / S) + Z로 표현된다. 여기서 r은 원본 실수 값, Q는 양자화된 정수 값, S는 스케일 인자, Z는 제로 포인트(영점)이다. 스케일 인자 S는 실수 값의 범위를 결정하며, 제로 포인트 Z는 실수 영점(0)에 해당하는 정수 값을 의미하여 비대칭 양자화를 가능하게 한다[3].

가중치와 활성화 값의 양자화는 서로 다른 특성을 고려해야 한다. 가중치는 일반적으로 학습이 완료된 후 고정된 상수 값이므로, 오프라인에서 한 번만 양자화하면 된다. 반면, 활성화 값은 입력 데이터에 따라 추론 과정에서 동적으로 변하는 값이다. 따라서 활성화 값의 범위를 추정하기 위해 칼리브레이션 데이터셋을 사용하거나, 런타임에 동적으로 범위를 계산하는 방법이 사용된다. 이 차이는 사후 양자화와 양자화 인식 학습 방법론 선택에 중요한 영향을 미친다.

표현의 정밀도는 사용되는 비트 수에 의해 결정된다. 일반적인 8비트 양자화에서는 -128부터 127까지(부호 있는 정수) 또는 0부터 255까지(부호 없는 정수)의 범위를 사용한다. 더 낮은 비트(예: 4비트)를 사용할 경우, 표현 가능한 값의 개수가 급격히 줄어들어 양자화 노이즈가 증가하고 모델 정확도 손실이 커질 위험이 있다. 이진 양자화는 가중치와 활성화 값을 +1과 -1 두 가지 값만으로 근사하는 극단적인 방법이다.

사후 양자화는 이미 학습이 완료된 부동소수점 정밀도의 모델을, 추가적인 재학습 없이 저정밀도 형식으로 변환하는 방법이다. 이 방식은 모델 개발 파이프라인에서 가장 마지막 단계에 적용될 수 있어 실용성이 높다. 변환 과정은 일반적으로 모델의 가중치와 활성화 값을 분석하여 적절한 양자화 파라미터(스케일과 제로 포인트)를 결정하고, 이를 기반으로 정수 형식으로 매핑한다.

주요 접근법으로는 정적 양자화와 동적 양자화가 있다. 정적 양자화는 추론 시 사용될 대표적인 입력 데이터(캘리브레이션 데이터셋)를 미리 사용하여 활성화 값의 분포를 분석하고, 고정된 양자화 파라미터를 설정한다. 반면, 동적 양자화는 추론 시마다 입력에 따라 활성화 값의 범위를 실시간으로 계산하여 파라미터를 조정한다. 정적 양자화는 런타임 오버헤드가 적어 추론 속도가 빠르지만, 동적 양자화는 다양한 입력에 대해 더 유연하게 대응할 수 있다.

사후 양자화의 장점은 구현이 비교적 간단하고, 원본 모델의 학습 과정을 방해하지 않는다는 점이다. 그러나 양자화 과정에서 발생하는 정보 손실로 인해, 특히 저비트 양자화(예: 8비트 이하) 시 모델 정확도가 눈에 띄게 하락할 수 있다는 한계가 있다. 이 정확도 손실을 완화하기 위해 양자화 인식 학습 같은 더 정교한 방법론이 개발되었다.

일반적으로 TensorFlow Lite와 PyTorch의 torch.quantization 모듈 등 주요 딥러닝 프레임워크는 사후 양자화를 위한 통합 도구를 제공한다. 이러한 도구들은 대부분의 합성곱 신경망 및 순환 신경망 아키텍처에 적용 가능하다.

양자화 인식 학습은 모델을 학습하는 과정에서 양자화로 인한 정확도 손실을 사전에 최소화하도록 설계된 방법론이다. 사후 양자화와 달리, 학습 단계부터 가중치와 활성화 값의 저정밀도 표현을 모델이 인지하고 적응하도록 한다. 이 접근법은 일반적으로 양자화를 모사하는 순전파 과정과 원본 정밀도로 역전파를 수행하는 과정을 결합한다.

학습 과정에서는 가중치와 활성화 값을 목표 비트 수(예: 8비트)로 양자화하는 연산을 모델 그래프에 삽입한다. 그러나 가중치 업데이트는 여전히 부동소수점 정밀도로 계산되어 누적된다. 이를 통해 모델은 양자화 노이즈에 강인한 표현을 학습할 수 있다. 일반적인 파이프라인은 사전 학습된 부동소수점 모델을 초기화로 사용한 후, 양자화 인식 학습을 적용하여 미세 조정하는 방식으로 진행된다.

주요 기법으로는 가중치와 활성화 값을 양자화 범위로 고정하는 가중치 클리핑, 양자화 오차를 모델링하는 양자화 노이즈 시뮬레이션, 그리고 그래디언트의 흐름을 보장하기 위한 STE가 있다. 구현 복잡도는 사후 양자화보다 높지만, 특히 저비트 양자화(예: 4비트)에서 더 나은 정확도를 유지하는 것으로 알려져 있다.

이 방법은 모바일 및 에지 디바이스에 배포될 모델을 준비하는 데 널리 사용되며, 하드웨어 가속과의 연동을 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다.

동적 양자화는 추론 시점에 입력 데이터(활성화 값)에 기반하여 실시간으로 양자화 파라미터(예: 스케일과 제로 포인트)를 계산하는 방법이다. 이는 사전에 고정된 양자화 파라미터를 사용하는 사후 양자화나 양자화 인식 학습과 구별된다. 주로 활성화 값의 분포가 입력에 따라 크게 변할 수 있는 경우에 적용되며, 특히 순환 신경망이나 트랜스포머 모델의 어텐션 메커니즘 출력과 같이 동적인 범위를 가진 텐서 처리에 유리하다.

이 방법의 핵심은 각 추론 배치 또는 시퀀스마다 실제 값의 범위(최솟값, 최댓값)를 관측하여 즉석에서 양자화를 수행하는 것이다. 따라서 모델 가중치는 정적으로 양자화되어 저장될 수 있지만, 활성화 값은 런타임에 동적으로 양자화된다. 이는 다양한 입력에 대해 더욱 유연한 표현력을 제공하여, 고정된 양자화 파라미터로 인한 정확도 손실을 줄이는 데 기여한다.

그러나 동적 양자화는 매번 양자화 파라미터를 계산해야 하므로, 순전파 과정에 추가적인 계산 오버헤드가 발생할 수 있다. 이로 인해 절대적인 추론 속도는 정적 양자화에 비해 느려질 수 있지만, 정확도와 유연성 측면에서 균형을 맞추는 선택지가 된다. 이 기법은 PyTorch와 같은 프레임워크에서 torch.quantization.quantize_dynamic API 등을 통해 지원되며, LSTM이나 GRU 레이어에 주로 활용된다.

8비트 양자화는 모델 양자화 기술에서 가장 널리 채택되고 실용적인 수준으로, 부동소수점 32비트(FP32) 데이터를 8비트 정수(INT8)로 변환하는 과정을 의미한다. 이는 원본 모델에 비해 메모리 사용량을 약 4분의 1로 줄이고, 메모리 대역폭 요구 사항을 크게 낮추어 추론 속도를 가속화하는 핵심 기법이다. 대부분의 현대 GPU와 CPU, 그리고 모바일 NPU가 8비트 정수 연산을 효율적으로 지원하므로, 하드웨어 가속을 최대한 활용할 수 있다는 장점이 있다.

8비트 양자화는 일반적으로 선형 양자화 방식을 사용한다. 이 과정에서는 부동소수점 값의 범위를 결정하는 스케일 인자와 제로 포인트라는 두 개의 매개변수를 계산한다. 스케일 인자는 부동소수점 범위를 8비트 정수의 범위(-128 ~ 127 또는 0 ~ 255)에 매핑하는 비율을 결정하며, 제로 포인트는 부동소수점의 0 값에 해당하는 정수 값을 의미한다. 변환은 Q = round(R / S) + Z 공식으로 수행되며, 여기서 R은 실수 값, S는 스케일, Z는 제로 포인트, Q는 양자화된 정수 값이다.

이 기법을 적용하면 모델의 정확도 손실은 일반적으로 1% 미만으로 유지되는 경우가 많다[5]. 성공적인 적용을 위해서는 양자화 후 양자화 인식 학습을 수행하거나, 교정 데이터셋을 사용하여 스케일과 제로 포인트를 미세 조정하는 과정이 종종 필요하다. TensorFlow Lite와 PyTorch의 MobileNet 같은 주요 프레임워크와 모델은 8비트 양자화를 공식적으로 지원하며, 프로덕션 환경 배포의 사실상 표준으로 자리 잡았다.

4비트 양자화는 각 가중치 또는 활성화 값을 16개의 가능한 수준(2^4)으로 표현하는 기법이다. 이는 8비트 양자화에 비해 메모리 사용량과 대역폭을 절반으로 추가로 줄이지만, 표현 가능한 값의 범위가 크게 축소되어 정밀도 손실 위험이 더 높아진다. 이를 완화하기 위해 그룹별 양자화, 비대칭 양자화, 세밀한 양자화 전략이 적용된다. 예를 들어, 가중치 행렬을 작은 블록으로 나누어 각 블록마다 별도의 양자화 파라미터(스케일과 제로 포인트)를 할당하는 방식이다.

4비트 미만의 저비트 양자화(예: 2비트, 3비트)는 연구 단계에 있는 도전적인 분야로, 극도의 모델 압축을 목표로 한다. 2비트 양자화는 각 값을 4개의 상태로만 표현하며, 3비트 양자화는 8개의 상태로 표현한다. 이러한 극단적인 압축은 양자화 노이즈를 크게 증가시켜, 원본 부동소수점 모델 대비 성능 저하가 두드러질 수 있다. 따라서 저비트 양자화는 양자화 인식 학습을 필수적으로 동반하거나, 이진 양자화나 삼진 양자화와 같은 특수한 알고리즘과 결합하여 적용되는 경우가 많다.

성능과 효율성의 균형을 보여주는 간략한 비교는 다음과 같다.

이러한 저비트 양자화 기법은 메모리와 연산 능력이 극도로 제한된 에지 디바이스나 대규모 언어 모델을 배포하는 데 있어 잠재력을 가지고 있다. 그러나 낮은 비트폭에서도 모델 성능을 유지하기 위한 고급 양자화 알고리즘과 하드웨어 지원에 대한 연구가 지속되고 있다.

이진 양자화는 가중치와 활성화 값을 부호 비트만을 사용하여 +1 또는 -1의 두 가지 상태로 근사하는 극단적인 형태의 양자화 기술이다. 이 방법은 모델의 모든 매개변수를 1비트로 표현하여 이론적으로 32배의 압축률을 달성할 수 있다. 연산 과정에서 곱셈 연산이 덧셈/뺄셈 연산으로 대체될 수 있어, 특정 하드웨어에서 매우 높은 추론 속도 향상을 기대할 수 있다. 그러나 표현 가능한 값의 범위가 극히 제한적이기 때문에, 정밀도 손실이 크고 원본 부동소수점 모델 대비 성능 저하가 두드러질 수 있다는 한계를 지닌다.

삼진 양자화는 이진 양자화의 변형으로, 가중치 값을 +1, 0, -1의 세 가지 상태로 양자화한다. 0 값을 포함함으로써 희소성을 유도할 수 있어, 일부 네트워크에서 이진 양자화보다 더 나은 성능을 보이는 경우가 있다. 이 방법은 일반적으로 2비트를 사용하여 세 가지 상태를 표현하지만, 0 값의 존재로 인해 실제 메모리 사용량과 계산 효율성은 구현 방식에 크게 의존한다.

이진 및 삼진 양자화의 성공적인 적용을 위해서는 모델 구조와 학습 방법에 대한 특별한 고려가 필요하다. 일반적으로 양자화 인식 학습 과정을 통해, 이러한 극단적인 저비트 표현에 적응하도록 모델을 미세 조정한다. 또한, 배치 정규화 레이어의 위치나 활성화 함수의 선택과 같은 네트워크 설계 요소가 최종 성능에 미치는 영향이 매우 크다.

이러한 방법들은 주로 합성곱 신경망의 컨볼루션 레이어 가중치에 적용되며, 완전 연결 레이어에는 덜 효과적일 수 있다. 현재 연구는 이러한 극단적 양자화에서 발생하는 정확도 격차를 줄이기 위해, 지식 증류나 혼합 정밀도 양자화와 같은 기법을 결합하는 방향으로 진행되고 있다.

GPU와 TPU는 모델 양자화된 신경망의 추론을 가속화하는 데 핵심적인 역할을 한다. 이들은 낮은 정밀도의 정수 연산을 효율적으로 처리하도록 설계된 전용 하드웨어 유닛을 내장하고 있다. 예를 들어, NVIDIA의 GPU는 Tensor Core를 탑재하여 INT8 및 FP16 연산을 가속화하며, Google의 TPU는 INT8 및 INT4 연산에 최적화된 매트릭스 곱셈 유닛을 갖추고 있다. 이러한 하드웨어 지원은 양자화 모델의 잠재적 성능 이점을 실현하는 데 필수적이다.

주요 하드웨어별 지원 현황은 다음과 같다.

이러한 하드웨어 가속은 소프트웨어 프레임워크와의 통합 없이는 완전히 활용되기 어렵다. 따라서 TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime 등의 프레임워크는 특정 하드웨어 백엔드(예: TensorRT, OpenVINO)용으로 양자화된 모델을 변환하고 최적화하는 도구를 제공한다. 최신 트렌드는 하드웨어와 소프트웨어 스택을 함께 설계하는 것으로, 예를 들어 Google의 TensorFlow Lite Micro는 초저전력 마이크로컨트롤러에서 양자화 모델을 실행할 수 있도록 한다.

에지 디바이스 최적화는 모델 양자화 기술의 핵심 응용 분야 중 하나이다. 에지 디바이스는 스마트폰, IoT 센서, 자율주행 차량의 주행 보조 컴퓨터, 드론 등 제한된 컴퓨팅 자원, 메모리, 전력 공급을 가진 환경에서 동작한다. 이러한 장치들에 대규모 인공지능 모델을 직접 배포하는 것은 비효율적이거나 불가능할 수 있으므로, 양자화는 모델을 에지 환경에 맞게 최적화하는 필수적인 단계가 된다.

최적화의 주요 목표는 모델의 실행 효율을 극대화하면서도 정확도 손실을 최소화하는 것이다. 이를 위해 에지 디바이스의 특정 하드웨어 아키텍처(예: 특정 NPU 또는 저전력 CPU)에 맞춘 양자화 기법이 사용된다. 일반적으로 INT8 양자화가 널리 지원되며, 일부 최신 하드웨어는 INT4나 혼합 정밀도 연산도 지원한다. 최적화 과정에서는 모델의 연산 그래프를 하드웨어 친화적인 형태로 변환하고, 양자화된 연산을 위한 효율적인 커널로 대체하는 작업이 수반된다.

이러한 최적화는 종종 모바일 네트워크 대역폭이 제한되거나 클라우드 연결이 불안정한 상황에서도 독립적으로 저지연 추론을 가능하게 한다. 결과적으로, 양자화를 통한 에지 디바이스 최적화는 실시간 처리가 요구되는 현장에서 인공지능 응용의 실용화와 보급을 가속화하는 핵심 동력이 되고 있다.

TensorFlow Lite와 PyTorch는 각각 구글과 메타가 주도하는 머신러닝 프레임워크로, 모델 양자화를 위한 포괄적인 도구와 API를 제공하여 에지 디바이스 배포를 용이하게 한다.

TensorFlow Lite는 TensorFlow 모델을 모바일 및 임베디드 장치에 배포하기 위한 프레임워크이다. 양자화는 그 핵심 기능 중 하나로, 사후 양자화와 양자화 인식 학습을 모두 지원한다. 사후 양자화는 사전 훈련된 부동소수점 모델을 변환 시 8비트 정수로 변환하는 방식으로, 별도의 재훈련 없이 빠르게 적용할 수 있다. 양자화 인식 학습은 훈련 과정에서 양자화 오류를 모사하여 정확도 손실을 최소화하는 방식이다. TensorFlow Lite 변환기는 tf.lite.TFLiteConverter를 통해 모델을 변환하며, 다양한 양자화 옵션을 지정할 수 있다.

PyTorch는 torch.ao.quantization 서브패키지를 통해 양자화를 지원한다. PyTorch의 접근 방식은 주로 양자화 인식 학습과 사후 양자화에 초점을 맞추며, 사용자가 모델에 퓨전(fusion)과 양자화 스텁을 삽입하는 방식으로 동작한다. 이는 정적 양자화와 동적 양자화를 모두 포함한다. 특히, TorchScript와 ONNX 형식으로 내보낸 모델을 다양한 런타임에서 실행할 수 있도록 한다. PyTorch Mobile은 양자화된 모델을 안드로이드 및 iOS 플랫폼에 배포하는 경량화된 런타임을 제공한다.

두 프레임워크의 양자화 지원을 비교하면 다음과 같다.

이러한 도구들은 개발자가 복잡한 양자화 이론을 깊이 알지 못하더라도, 몇 줄의 코드로 고도로 최적화된 양자화 모델을 생성하고 배포할 수 있게 해준다.

ONNX Runtime은 오픈 뉴럴 네트워크 익스체인지 모델을 위한 고성능 추론 엔진이다. 이 런타임은 다양한 하드웨어 백엔드에서 모델 양자화를 광범위하게 지원하여, 양자화된 모델의 배포와 실행을 효율적으로 관리한다. 특히 ONNX 형식으로 변환된 모델에 대해 통합된 양자화 도구와 실행 경로를 제공한다.

ONNX Runtime의 양자화 지원은 주로 정수 연산에 최적화되어 있다. 주요 기능으로는 정적 양자화와 동적 양자화를 포함한 사후 양자화 방법을 제공하며, 양자화 인식 학습으로 훈련된 모델의 실행도 지원한다. 사용자는 Python API를 통해 모델을 양자화하고, 생성된 양자화 모델은 CPU, GPU, NPU 등 다양한 실행 공급자에서 가속화된 추론이 가능하다.

다음은 ONNX Runtime에서 일반적으로 지원하는 양자화 유형과 특징을 정리한 표이다.

이 도구는 모델의 정확도 손실을 최소화하면서도 추론 지연 시간과 메모리 사용량을 크게 줄이는 데 중점을 둔다. ONNX Runtime을 통한 양자화는 클라우드 서버부터 모바일 및 에지 디바이스에 이르기까지 광범위한 플랫폼에서 인공지능 모델의 배포 효율성을 높이는 핵심 기술로 자리 잡았다.

정확도 손실은 모델 양자화 과정에서 발생하는 가장 주요한 성능 저하 지표이다. 이는 원본 부동소수점 정밀도의 모델과 양자화된 모델의 출력 차이를 의미하며, 일반적으로 정확도 또는 정밀도와 재현율 등의 평가 지표 하락으로 측정된다.

손실의 원인은 주로 정보의 불가역적 손실에서 기인한다. 고정된 비트 수(예: 8비트)로 가중치와 활성화 값을 표현할 때, 넓은 범위의 실수 값을 제한된 수의 이산 값으로 매핑하는 과정에서 양자화 노이즈가 발생한다. 특히, 이상치 값이 존재하거나 활성화 분포가 비대칭적일 때 손실이 더욱 커진다. 손실 정도는 양자화 방법에 따라 크게 달라지며, 양자화 인식 학습은 학습 과정에서 양자화 오차를 최소화하도록 모델을 조정하여 일반적으로 사후 양자화보다 적은 정확도 손실을 보인다.

정확도 손실을 평가할 때는 단일 지표뿐만 아니라 다양한 데이터셋과 작업에 대한 종합적인 벤치마크가 필요하다. 일부 모델은 복원력이 높아 큰 정확도 하락 없이 양자화될 수 있지만, 다른 모델은 미세한 정밀도 변화에도 성능이 급격히 저하될 수 있다[7]. 따라서 실제 배포 전에 목표 응용 분야의 검증 데이터를 사용한 철저한 평가가 필수적이다.

양자화의 주요 성과는 모델 크기 감소(압축률)와 처리 속도 향상이라는 두 가지 지표로 평가된다. 압축률은 원본 부동소수점 모델의 크기에 대한 양자화된 모델 크기의 비율로 계산된다. 예를 들어, 32비트 가중치를 8비트로 양자화하면 이론적으로 최대 4배의 압축률을 기대할 수 있다. 실제 압축률은 양자화 방법, 모델 구조, 그리고 메타데이터 저장에 따른 오버헤드에 따라 달라진다.

속도 향상은 하드웨어 지원과 밀접한 관련이 있다. 낮은 비트폭의 정수 연산은 높은 비트폭의 부동소수점 연산보다 일반적으로 하드웨어에서 더 빠르게 처리된다. 특히 정수 연산 유닛(ALU)을 탑재한 현대 GPU나 NPU에서는 8비트 또는 4비트 연산이 32비트 연산에 비해 상당한 추론 속도 향상을 가져온다. 속도 향상은 일반적으로 초당 처리 가능한 프레임 수(FPS)나 단일 추론 작업의 지연 시간(latency) 감소로 측정된다.

압축률과 속도 향상은 서로 트레이드오프 관계에 있는 경우가 많다. 극단적으로 높은 압축률(예: 이진 양자화)을 추구하면 모델 크기는 크게 줄어들지만, 특정 하드웨어에서 오히려 속도가 저하되거나 정확도 손실이 커질 수 있다. 반면, 8비트 양자화는 널리 지원되는 하드웨어에서 우수한 속도 향상과 적절한 압축률을 동시에 제공하는 균형 잡힌 선택지로 평가받는다.

효과적인 양자화는 목표 플랫폼에서 이 두 지표를 함께 최적화하는 과정이다. 에지 컴퓨팅 환경에서는 적은 메모리 사용량(높은 압축률)과 낮은 지연 시간(높은 속도)이 모두 필수적이므로, 양자화 기술의 핵심 가치가 극명하게 드러난다.

모바일 및 임베디드 시스템은 모델 양자화 기술의 가장 대표적인 응용 분야이다. 스마트폰, 태블릿, 웨어러블 기기, IoT 센서, 자동차 인포테인먼트 시스템 등은 제한된 계산 자원, 메모리 용량, 전력 예산을 가지며, 이러한 환경에서 대규모 인공지능 모델을 배포하기 위해서는 경량화가 필수적이다. 양자화는 부동소수점 32비트 가중치를 8비트 또는 그 이하의 정수로 변환하여 모델 크기를 4분의 1 이하로 줄이고, 정수 연산을 활용하여 추론 속도를 높이며, 메모리 대역폭 요구 사항을 낮춘다. 이는 배터리 수명이 중요한 모바일 기기에서 에너지 효율성을 크게 개선하는 데 기여한다.

주요 응용 사례로는 온디바이스 음성 인식, 실시간 이미지 분류, 객체 감지, 증강 현실 필터 등이 있다. 예를 들어, 스마트폰 카메라의 실시간 인물 보정 기능이나 오프라인 번역 서비스는 양자화된 모델을 통해 클라우드 의존 없이도 빠르고 정확한 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 임베디드 시스템에서는 자율 주행 자동차의 주변 환경 인지 센서나 산업용 로봇의 제어 시스템과 같이 낮은 지연 시간과 높은 신뢰성이 요구되는 곳에서 양자화 기술이 활용된다.

이러한 시스템에서의 성공적인 배포를 위해서는 목표 하드웨어의 명령어 집합 구조(ISA)와 가속기(예: NPU, DSP)에 최적화된 양자화 방법을 선택하는 것이 중요하다. 또한, 제한된 메모리와 계산 능력으로 인해 4비트 및 저비트 양자화나 양자화 인식 학습 같은 고도화된 기법이 점점 더 요구되고 있다. 결국, 모바일 및 임베디드 환경은 에너지 효율성과 실시간 성능을 동시에 만족시키기 위한 모델 양자화 기술 발전의 주요 동인이 되고 있다.

실시간 추론 시스템은 입력 데이터에 대해 즉각적인 예측이나 판단을 제공해야 하는 응용 분야에서 모델 양자화 기술이 핵심 역할을 한다. 이러한 시스템은 지연 시간을 최소화하고 처리량을 극대화해야 하며, 양자화는 모델 경량화와 추론 속도 향상을 통해 이를 실현하는 주요 수단이다. 자율 주행 차량의 객체 인식, 산업 현장의 결함 검출, 금융 사기 탐지, 대화형 인공지능 비서 등이 대표적인 예시이다.

양자화는 실시간 추론의 성능 요구사항을 충족시키기 위해 여러 측면에서 기여한다. 정밀도를 낮춘 양자화 모델은 메모리 대역폭 사용을 줄여 데이터 이동 시간을 단축시키고, 하드웨어 가속 유닛(예: GPU의 INT8 연산 유닛)에서 효율적으로 실행될 수 있다. 이는 고정밀 FP32 연산에 비해 상당한 속도 향상을 가져온다. 또한, 경량화된 모델은 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 에지 디바이스에서도 실시간 처리를 가능하게 하여, 클라우드 의존도를 줄이고 네트워크 지연을 제거한다.

다양한 실시간 시스템은 양자화 수준과 방법론을 요구사항에 맞게 선택한다. 예를 들어, 비디오 분석 시스템은 8비트 양자화를 적용하여 정확도 손실을 최소화하면서도 높은 프레임 레이트를 유지할 수 있다. 반면, 매우 엄격한 지연 시간 제약이 있는 시스템이나 극한의 자원 제약 환경에서는 4비트 양자화나 동적 양자화를 고려한다. 실시간 시스템 설계 시에는 정확도 손실과 처리 속도 간의 트레이드오프를 신중히 평가해야 하며, 목표 서비스 수준 협약을 만족시키는 최적의 양자화 구성을 찾는 것이 중요하다.