추론 엔진 최적화

추론 엔진은 인공지능 시스템, 특히 머신러닝과 딥러닝 모델의 생애주기에서 학습이 완료된 모델을 실제 환경에서 실행하여 예측이나 판단을 출력하는 소프트웨어 구성 요소이다. 이는 모델의 학습 단계와 구분되는 운영 단계를 담당하며, 새로운 입력 데이터를 받아 사전에 학습된 패턴이나 규칙을 적용하여 결과를 도출한다. 추론 엔진의 핵심 역할은 효율적이고 신속하게 계산을 수행하여 모델의 지식을 실용화하는 것이다.

주요 역할은 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 첫째, 모델 실행으로, 텐서플로, 파이토치 등의 프레임워크로 개발된 모델 파일을 로드하고 입력 데이터에 대한 순전파 계산을 수행한다. 둘째, 자원 관리로, GPU나 CPU와 같은 하드웨어 자원을 효율적으로 할당하고 메모리 사용을 최적화하여 성능을 극대화한다. 셋째, 서비스 제공으로, API를 통해 예측 요청을 받고 응답을 반환하는 방식으로 다른 애플리케이션에 인공지능 기능을 제공한다.

이러한 엔진은 단순한 계산기 이상으로, 모델의 복잡성을 추상화하고 배포의 복잡성을 줄여 개발자가 비즈니스 로직에 집중할 수 있게 한다. 현대의 추론 엔진은 클라우드 컴퓨팅 서버부터 엣지 컴퓨팅 장치에 이르기까지 다양한 환경에서 동작하도록 특화되어 있다.

학습 단계는 인공신경망이나 머신러닝 모델이 대량의 데이터를 사용하여 내부 매개변수(가중치와 편향)를 조정하는 과정이다. 이 단계에서는 주로 손실 함수를 최소화하는 방향으로 역전파 알고리즘이 반복적으로 실행되며, 계산량이 많고 GPU 클러스터를 활용한 장시간의 처리 시간이 소요되는 경우가 많다. 학습의 최종 결과물은 모델의 구조와 학습된 매개변수 값을 포함하는 고정된 모델 파일(예: .pb, .onnx, .pt)이다.

반면, 추론 단계는 학습이 완료된 고정된 모델을 사용하여 새로운, 보지 못한 입력 데이터에 대한 예측이나 분류를 수행하는 과정이다. 이 단계에서는 모델 매개변수가 변경되지 않으며, 주로 순전파 연산만이 일어난다. 목표는 낮은 지연 시간과 높은 처리량으로 실시간 또는 배치 예측을 제공하는 것이므로, 학습 단계와는 다른 최적화 기법이 요구된다.

두 단계의 주요 차이점을 요약하면 다음과 같다.

따라서 추론 엔진 최적화는 학습 단계와 구분된 독자적인 기술 영역으로, 프로덕션 환경에서 모델의 효율적이고 경제적인 서비스를 가능하게 하는 핵심 요소이다.

추론 지연 시간은 입력 데이터가 모델에 주입된 순간부터 추론 결과가 출력될 때까지 걸리는 총 시간을 의미한다. 실시간 응용 분야에서는 낮은 지연 시간이 시스템의 응답성과 사용자 경험을 결정하는 핵심 요소가 된다.

지연 시간을 줄이기 위한 주요 접근법은 불필요한 계산을 제거하고 하드웨어를 효율적으로 활용하는 것이다. 연산 그래프 최적화를 통해 중간 연산을 융합하거나 불필요한 분기를 제거하여 전체 실행 경로를 단축한다. 또한, 양자화를 적용하여 모델의 가중치와 활성화 값을 낮은 정밀도(예: 32비트 부동소수점에서 8비트 정수로)로 변환하면 메모리 대역폭 요구량이 줄고, 연산 자체도 더 빠르게 수행될 수 있다. 가지치기는 모델 내에서 중요도가 낮은 연결(가중치)을 제거하여 모델 크기와 계산 복잡성을 동시에 감소시킨다.

하드웨어 특성에 맞춘 최적화도 중요하다. GPU나 전용 NPU를 사용할 때, 해당 가속기의 메모리 계층 구조와 병렬 처리 유닛에 맞게 연산을 스케줄링하고 데이터를 배치하면 지연을 크게 줄일 수 있다. 모델 컴파일러는 이러한 작업을 자동화하는 도구로, 높은 수준의 모델 정의를 특정 하드웨어에서 최적으로 실행 가능한 저수준 코드로 변환한다. 또한, 요청을 대기시켜 한 번에 처리하는 배치 처리는 처리량을 높이는 데 유리하지만, 단일 요청의 지연 시간을 증가시킬 수 있어 실시간 시스템에서는 적절한 배치 크기 설정이 필요하다.

처리량 향상은 단위 시간당 처리할 수 있는 추론 요청의 수를 증가시키는 것을 목표로 한다. 이는 서비스가 동시에 많은 사용자를 수용하거나 대규모 데이터 배치를 빠르게 처리해야 하는 시나리오에서 핵심적인 최적화 요소이다. 높은 처리량은 서버의 운영 효율을 높이고, 단위 작업당 비용을 절감하는 효과를 가져온다.

처리량을 높이기 위한 주요 접근법은 하드웨어 리소스를 최대한 활용하여 병렬 처리를 극대화하는 것이다. GPU나 TPU와 같은 가속기는 수천 개의 코어를 통해 많은 수의 연산을 동시에 수행할 수 있다. 효과적인 배치 처리는 이 병렬 처리 능력을 활용하는 핵심 기법으로, 여러 입력 데이터를 하나의 배치로 묶어 한 번에 처리함으로써 메모리 대역폭 사용 효율을 높이고 커널 실행 오버헤드를 줄인다. 최적의 배치 크기는 모델 구조, 가용 메모리, 지연 시간 요구사항에 따라 결정된다.

소프트웨어 측면에서는 런타임과 모델 실행 엔진의 최적화가 중요하다. TensorRT나 OpenVINO 같은 모델 컴파일러는 연산 그래프를 최적화하고, 레이어 퓨전과 같은 기법을 적용하여 커널 호출 횟수를 줄이고 처리 효율을 높인다. 또한, 비동기식 추론 방식을 도입하면 추론 엔진이 한 요청의 결과를 기다리는 동안 다른 요청의 처리를 즉시 시작할 수 있어, 전체적인 자원 활용률과 처리량을 크게 향상시킬 수 있다.

추론 최적화를 통해 하드웨어 자원의 사용량을 줄이는 것은 직접적인 비용 절감으로 이어진다. 클라우드 환경에서는 GPU나 TPU와 같은 고성능 가속기의 사용 시간이 비용에 직결되며, 온프레미스 시스템에서는 전력 소비와 냉각 비용이 주요 요소가 된다. 최적화되지 않은 모델은 필요 이상의 컴퓨팅 자원과 메모리 대역폭을 소모하여 총소유비용을 증가시킨다.

효율적인 자원 활용은 단일 서버당 처리 가능한 추론 요청 수를 늘려 서버 인프라 규모를 줄이는 효과를 낳는다. 예를 들어, 양자화나 가지치기를 적용해 모델 크기와 계산 복잡도를 낮추면, 동일한 하드웨어에서 더 많은 모델 인스턴스를 실행하거나 더 큰 배치 처리를 할 수 있다. 이는 필요한 서버 대수를 줄이거나 저사양의 비용 효율적인 인스턴스 타입을 사용할 수 있게 한다.

에너지 소비 측면에서도 최적화는 중요한 역할을 한다. 간소화된 모델은 연산 횟수를 줄여 프로세서의 부하를 낮추고, 이는 곧 전력 사용량 감소로 연결된다. 특히 엣지 디바이스나 모바일 환경에서 배터리 수명을 연장하는 데 결정적이다. 자원 효율성 향상은 결국 환경적 지속가능성에도 기여한다.

따라서 추론 엔진 최적화는 단순히 성능 개선을 넘어, 운영 비용을 통제하고 서비스의 경제성을 확보하는 핵심 전략이 된다.

양자화는 모델의 가중치와 활성화 값을 고정소수점과 같은 낮은 비트 정밀도로 변환하여 모델 크기를 줄이고 연산 속도를 높이는 기법이다. 주로 32비트 부동소수점(FP32)에서 8비트 정수(INT8) 또는 16비트 부동소수점(FP16)으로 변환하는 작업을 포함한다. 이 과정은 모델의 메모리 사용량과 계산 복잡도를 크게 감소시켜 추론 엔진의 효율성을 향상시킨다.

양자화는 적용 방식에 따라 사후 양자화와 양자화 인지 학습으로 구분된다. 사후 양자화는 이미 학습된 모델에 양자화를 적용하는 방식으로, 추가적인 재학습 없이 빠르게 적용할 수 있다는 장점이 있으나, 정확도 손실이 상대적으로 클 수 있다. 양자화 인지 학습은 모델 학습 과정 자체에 양자화를 시뮬레이션하여 포함시키는 방식으로, 정확도 저하를 최소화하는 데 더 효과적이다.

양자화의 구체적인 이점은 다음과 같은 표로 정리할 수 있다.

양자화를 성공적으로 적용하기 위해서는 양자화 후 모델의 정확도 손실을 평가하고 보정하는 과정이 필수적이다. 이를 위해 보정 데이터셋을 사용하여 양자화 파라미터를 조정하거나, 일부 레이어는 높은 정밀도를 유지하는 혼합 정밀도 방식을 사용하기도 한다. 이 기법은 특히 엣지 디바이스와 같이 자원이 제한된 환경에서 모델 배포를 가능하게 하는 핵심 기술로 자리 잡았다.

가지치기는 신경망 모델의 복잡도를 줄이고 효율성을 높이기 위해 모델 내 중요도가 낮은 매개변수(가중치나 뉴런)를 제거하는 모델 최적화 기법이다. 이 과정은 과적합을 완화하고 모델의 추론 속도를 높이며 메모리 사용량을 줄이는 데 목적이 있다. 가지치기는 일반적으로 모델 학습이 완료된 후에 적용되며, 제거된 매개변수는 0으로 설정되거나 완전히 네트워크 구조에서 삭제된다.

가지치기 방법은 크게 구조적 가지치기와 비구조적 가지치기로 구분된다. 비구조적 가지치기는 개별 가중치 또는 연결을 제거하는 방식으로, 모델이 희소성을 가지게 만들지만 일반적인 GPU나 CPU 하드웨어에서는 효율적인 가속을 얻기 어렵다. 반면, 구조적 가지치기는 전체 뉴런, 채널, 또는 레이어와 같은 구조적 단위를 제거하여 하드웨어 친화적인 간소화된 모델을 생성한다. 일반적인 가지치기 기준은 가중치의 절대값 크기, 그라디언트 크기, 또는 활성화 값의 중요도를 기반으로 한다.

가지치기 적용 후 모델의 정확도는 일정 수준 하락할 수 있으며, 이를 보상하기 위해 미세 조정 단계가 종종 뒤따른다. 미세 조정은 가지치기된 모델을 원본 데이터셋 또는 별도의 데이터로 재학습시켜 성능을 회복하는 과정이다. 효과적인 가지치기 전략은 정확도 손실을 최소화하면서 모델 크기와 계산량을 극적으로 줄일 수 있다.

가지치기는 양자화나 지식 증류等其他 최적화 기법과 결합되어 사용되기도 하며, 특히 엣지 디바이스나 실시간 애플리케이션 배포에서 필수적인 기술로 자리 잡았다.

지식 증류(Knowledge Distillation)는 대규모이고 복잡한 교사 모델(Teacher Model)의 지식을, 보다 작고 효율적인 학생 모델(Student Model)로 이전하는 모델 압축 기법이다. 이 기법의 핵심 목표는 추론 속도를 높이고 자원 소모를 줄이면서도, 교사 모델의 성능에 근접한 정확도를 유지하는 것이다. Geoffrey Hinton과 그의 동료들이 2015년에 제안한 이 방법은, 특히 엣지 컴퓨팅이나 실시간 응용 프로그램에서 모델 배포를 용이하게 한다[2].

지식 증류의 주요 메�니즘은 '소프트 타겟'(Soft Target)을 활용하는 것이다. 일반적인 학습은 '하드 타겟'(예: '고양이'라는 정답 레이블)에 대해 학습하지만, 증류 과정에서는 교사 모델이 출력한 '소프트맥스' 이전의 로짓(Logit) 값이나, 높은 온도(Temperature) 파라미터를 적용한 소프트맥스 확률 분포를 사용한다. 이 소프트 타겟은 각 클래스에 대한 교사 모델의 상대적 확신 정도(예: '고양이일 확신 80%, 호랑이일 가능성 15%')와 같은 풍부한 정보를 담고 있으며, 학생 모델은 이 분포를 모방하도록 학습한다. 최종 손실 함수는 일반적으로 소프트 타겟에 대한 KL 발산 손실과 하드 타겟에 대한 일반적인 교차 엔트로피 손실을 결합하여 구성된다.

이 기법의 효과와 적용 형태는 다양하다. 학생 모델은 교사 모델과 동일한 구조이지만 파라미터가 적은 경우도 있고, 완전히 다른 경량 신경망 구조일 수도 있다. 또한, 단일 거대 모델이 아닌 여러 전문가 모델(앙상블)의 지식을 하나의 작은 모델로 증류하는 경우도 흔하다. 지식 증류는 양자화나 가지치기와 같은 다른 최적화 기법과 결합되어 사용되기도 하며, 이를 통해 최종 배포 모델의 효율성을 극대화한다.

GPU(Graphics Processing Unit)는 수천 개의 코어를 병렬로 운영하여 행렬 곱셈과 합성곱 같은 딥러닝의 핵심 연산을 고속으로 처리하는 데 특화되어 있다. 초기에는 그래픽 렌더링용으로 개발되었으나, 현재는 추론 엔진 가속의 사실상 표준 하드웨어로 자리 잡았다. CUDA나 ROCm 같은 프레임워크를 통해 프로그래밍 가능하며, 높은 처리량을 요구하는 서버 측 배포에 널리 사용된다.

TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 자사의 인공지능 워크로드를 위해 설계한 전용 칩(ASIC)이다. GPU보다 더 높은 에너지 효율과 특정 연산에 대한 처리 속도를 제공하도록 최적화되어 있다. 주로 텐서플로 생태계와 긴밀하게 통합되어 있으며, 구글 클라우드를 통해 클라우드 서비스로 제공되거나, 픽셀 스마트폰 같은 엣지 장치에 내장되기도 한다.

NPU(Neural Processing Unit)는 신경망 연산을 가속하기 위해 모바일 장치나 엣지 컴퓨팅 장치에 통합되는 전용 프로세서이다. CPU나 GPU 대비 매우 낮은 전력 소모로 실시간 추론을 가능하게 하는 것이 주요 목표이다. 스마트폰, IoT 센서, 자율주행 차량의 주행 보조 컴퓨터 등에서 실시간 객체 감지나 음성 인식을 수행하는 데 활용된다.

이러한 가속기를 효과적으로 활용하기 위해서는 모델 컴파일러를 사용하여 모델을 해당 하드웨어에 최적화된 형식으로 변환하고 컴파일하는 과정이 일반적으로 필요하다.

모델 컴파일러는 특정 하드웨어 플랫폼에서 추론 성능을 극대화하기 위해 학습된 인공신경망 모델을 변환하고 최적화하는 소프트웨어 도구이다. 이들은 높은 수준의 모델 정의(예: PyTorch나 TensorFlow의 모델 파일)를 가져와, 대상 GPU, CPU, 또는 전용 가속기의 아키텍처에 맞게 저수준의 최적화된 코드를 생성한다. 주요 목표는 지연 시간을 줄이고 처리량을 높이며 메모리 사용량을 최소화하는 것이다.

주요 모델 컴파일러로는 NVIDIA GPU를 위한 TensorRT, Intel 프로세서를 위한 OpenVINO, 그리고 다양한 백엔드(CPU, GPU, NPU)를 지원하는 Apache TVM과 ONNX Runtime 등이 있다. 이들의 일반적인 최적화 과정은 다음과 같다.

이러한 컴파일러는 모델을 배포할 하드웨어 환경에 맞춰 정적으로 최적화된 실행 파일 또는 런타임 엔진을 생성한다. 결과적으로 개발자는 원본 프레임워크를 사용할 때보다 훨씬 높은 추론 효율성을 얻을 수 있다. 특히 엣지 컴퓨팅 환경이나 실시간 응용 프로그램에서는 모델 컴파일러의 사용이 필수적이다. 선택은 목표 하드웨어, 지원되는 연산자 집합, 그리고 개발 편의성에 따라 이루어진다.

엣지 디바이스 배포는 추론 엔진을 클라우드 데이터 센터가 아닌, 네트워크의 말단에 위치한 물리적 장치에서 실행하는 것을 의미합니다. 이러한 장치에는 스마트폰, IoT 센서, 자율주행 차량의 온보드 컴퓨터, 스마트 카메라, 산업용 로봇 등이 포함됩니다. 배포의 주요 목적은 지연 시간을 최소화하고, 네트워크 대역폭 사용을 줄이며, 데이터의 프라이버시와 보안을 강화하는 데 있습니다.

엣지 디바이스는 일반적으로 클라우드 서버에 비해 제한된 컴퓨팅 성능, 메모리, 전력 공급을 가지므로, 추론 최적화가 필수적입니다. 이를 위해 양자화나 가지치기를 적용해 경량화된 모델을 사용하거나, TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime과 같은 모델 컴파일러를 활용해 특정 하드웨어(ARM CPU, 저전력 GPU, NPU)에 맞게 최적화합니다. 또한, 배치 처리 크기를 조정하거나 모델을 여러 단계로 분할해 일부 연산은 엣지에서, 나머지는 엣지 게이트웨이에서 처리하는 하이브리드 방식을 사용하기도 합니다.

배포 시 고려해야 할 주요 요소는 다음과 같습니다.

엣지 배포는 실시간 응답이 요구되는 자율주행, 증강 현실, 공장 자동화와 같은 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 또한, 대규모 언어 모델의 경우, 클라우드 의존도를 줄이고 응답 속도를 높이기 위해 소형화된 모델을 엣지 디바이스에 배포하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

연산 그래프 최적화는 딥러닝 모델의 계산 과정을 표현한 연산 그래프를 분석하고 변환하여 실행 효율을 높이는 과정이다. 이는 모델의 수학적 정확성을 유지하면서 불필요한 연산을 제거하거나, 연산 순서를 재조정하거나, 여러 연산을 융합하는 방식으로 수행된다. 대표적인 최적화 기법으로는 불필요한 항등 함수 제거, 상수 접기, 연산 융합, 그리고 그래프 재작성 등이 있다. 이러한 변환은 주로 텐서플로우나 파이토치 같은 프레임워크의 그래프 모드에서, 또는 ONNX Runtime이나 TensorRT 같은 전용 추론 엔진에서 자동으로 적용된다.

최적화의 구체적인 예로 연산 융합을 들 수 있다. 예를 들어, 합성곱(Convolution), 배치 정규화(Batch Normalization), 활성화 함수(Activation Function)를 따로 실행하는 대신, 이들을 하나의 복합 연산으로 결합하여 실행한다. 이는 각 연산을 개별적으로 실행할 때 발생하는 중간 결과물의 메모리 읽기/쓰기 오버헤드를 크게 줄여준다. 또한, 조건문이나 루프와 같은 제어 흐름 연산을 단순화하거나, 모델 추론 경로에서 사용되지 않는 분기를 제거하는 최적화도 수행된다.

이러한 최적화는 하드웨어에 독립적으로 적용될 수도 있지만, 특정 가속기(예: GPU, NPU)의 아키텍처에 최적화된 커널을 선택하도록 그래프를 변환하는 하드웨어 의존적 최적화로 이어지기도 한다. 결과적으로 연산 그래프 최적화는 추론 시의 지연 시간을 단축하고 처리량을 높이며, 최종적으로는 에지 컴퓨팅 환경에서의 배포 가능성을 크게 향상시킨다.

연산 그래프를 실행하는 동안, 추론 엔진은 모델의 가중치와 중간 계산 결과를 저장하기 위해 메모리를 사용합니다. 효율적인 메모리 관리의 핵심은 이러한 데이터의 할당, 해제, 재사용을 최적화하여 전체 메모리 사용량을 줄이고, 데이터 이동으로 인한 지연을 최소화하는 데 있습니다. 일반적으로 모델의 정적 구조를 분석하여 각 연산 노드에 필요한 메모리 공간을 사전에 계획하고, 수명이 겹치지 않는 텐서들은 동일한 메모리 공간을 재사용합니다. 이는 특히 메모리 자원이 제한된 엣지 디바이스에서 모델 실행 가능성을 결정하는 중요한 요소입니다.

캐싱은 자주 사용되거나 계산 비용이 높은 데이터를 빠른 저장소에 보관하여 접근 시간을 단축하는 기술입니다. 추론 엔진 최적화에서 캐싱은 주로 두 가지 형태로 적용됩니다. 첫째, 모델의 가중치나 사전 계산된 특징 맵을 CPU의 캐시 메모리나 더 빠른 메모리 계층에 유지하여 반복적인 접근 속도를 높입니다. 둘째, 컨볼루션이나 행렬 곱셈과 같은 핵심 연산의 중간 결과를 재사용합니다. 예를 들어, 동일한 입력에 대한 부분 연산 결과를 캐시하면, 유사한 쿼리가 들어올 때 전체 계산을 다시 수행하지 않아도 됩니다.

효과적인 메모리 관리와 캐싱 전략은 추론 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 다음 표는 주요 최적화 기법과 그 효과를 보여줍니다.

이러한 기법들은 모델 컴파일러나 전용 추론 런타임에 내장되어, 개발자가 직접 구현하지 않아도 자동으로 적용되는 경우가 많습니다. 최적화의 궁극적 목표는 주어진 하드웨어 제약 내에서 추론의 처리량을 극대화하고 지연 시간을 최소화하는 것입니다.

배치 처리는 여러 입력 데이터를 하나의 그룹으로 묶어 동시에 처리하는 기법이다. 이는 추론 엔진의 처리량을 극대화하고 하드웨어 자원 활용 효율을 높이는 핵심 전략이다.

배치 크기(Batch Size)는 성능에 결정적인 영향을 미치는 주요 하이퍼파라미터이다. 배치 크기를 증가시키면 일반적으로 GPU와 같은 가속기의 높은 병렬 처리 능력을 더 효과적으로 활용할 수 있어 초당 처리 가능한 샘플 수가 늘어난다. 그러나 배치 크기가 지나치게 커지면 요청당 지연 시간이 증가하고, 필요한 메모리 용량이 급격히 늘어나는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 목표 처리량과 허용 가능한 지연 시간, 가용 메모리 사이의 균형을 고려해 최적의 배치 크기를 결정해야 한다.

실제 서비스 환경에서는 다양한 배치 처리 전략이 적용된다. 고정 크기 배치(Fixed-size Batching)는 단순하지만 유휴 시간이 발생할 수 있다. 동적 배치(Dynamic Batching)는 일정 시간 동안 도착하는 요청들을 자동으로 묶어 처리하며, 특히 요청률이 변동하는 환경에서 유용하다. 연속 배치(Continuous Batching)는 대규모 언어 모델 추론에서 주로 사용되며, 긴 생성 과정에서도 다른 요청들과 연산 자원을 효율적으로 공유할 수 있도록 설계되었다[3].

효율적인 배치 처리를 위해서는 모델의 연산 그래프가 배치 차원을 효율적으로 지원하도록 최적화되어야 하며, 데이터 로딩 및 전처리 파이프라인에서 병목 현상이 발생하지 않도록 주의해야 한다.

추론 엔진의 성능은 주로 지연 시간, 처리량, 정확도라는 세 가지 핵심 지표를 통해 평가된다. 이 지표들은 서로 상충 관계에 있으며, 특정 응용 분야의 요구사항에 따라 최적의 균형점을 찾는 것이 추론 최적화의 주요 목표가 된다.

지연 시간은 단일 입력에 대한 추론 요청이 시작되어 결과가 반환될 때까지 걸리는 시간을 의미한다. 이는 실시간 응용 프로그램, 예를 들어 자율주행 시스템의 객체 감지나 음성 비서의 응답 속도에서 가장 중요한 지표이다. 처리량은 단위 시간(예: 초)당 처리할 수 있는 입력 데이터의 수를 나타내며, 대규모 배치 처리나 동시에 많은 사용자를 지원해야 하는 서비스에서 중요하게 고려된다. 정확도는 모델의 예측 결과가 실제 값과 일치하는 정도를 측정하며, 양자화나 가지치기 같은 최적화 기법을 적용할 때 흔히 저하될 수 있는 지표이다.

이들 지표 간의 관계를 구체적으로 살펴보면, 일반적으로 배치 크기를 증가시켜 처리량을 높이면 지연 시간도 함께 증가하는 경향이 있다. 반면, 모델을 경량화하여 지연 시간을 줄이면 정확도가 일부 희생될 수 있다. 따라서 성능 평가는 단일 지표가 아닌, 응용 시나리오에 맞춰 다음과 같은 형태로 종합적으로 이루어진다.

최종적으로, 효과적인 추론 엔진 최적화는 목표로 하는 서비스 수준 협약(SLA) 내에서 이 세 가지 지표의 균형을 맞추는 과정이다. 예를 들어, 엣지 컴퓨팅 환경에서는 낮은 지연 시간과 전력 효율성이, 클라우드 서버에서는 높은 처리량과 비용 효율성이 각각 더 강조된다.

성능 평가에서 자원 사용량은 지연 시간과 처리량과 함께 시스템 효율성을 판단하는 핵심 지표이다. 특히 전력 소비와 메모리 사용량은 운영 비용과 시스템의 확장 가능성에 직접적인 영향을 미친다.

전력 소비는 추론 엔진이 구동되는 하드웨어 플랫폼에 따라 중요도가 달라진다. 데이터센터의 고성능 GPU 서버에서는 연산 효율을 높여 와트당 처리량을 개성하는 것이 전기 비용 절감과 열 관리에 중요하다. 반면, 배터리로 작동하는 엣지 디바이스나 IoT 센서에서는 절대적인 전력 소모를 최소화하여 장기 운용을 가능하게 하는 것이 최우선 목표가 된다. 전력 소비는 일반적으로 와트(W) 단위로 측정하며, TPU나 NPU와 같은 전용 가속기는 종종 동일 성능 대비 GPU보다 더 높은 에너지 효율을 제공한다.

메모리 사용량은 모델을 로드하고 실행하는 데 필요한 저장 공간을 의미한다. 이는 주로 모델의 파라미터 크기, 중간 연산 결과(활성화 맵), 그리고 런타임 라이브러리의 공간을 포함한다. 메모리 사용량이 제한된 환경에서는 양자화나 가지치기와 같은 모델 최적화 기법을 적용하여 모델의 메모리 점유율을 줄이는 것이 필수적이다. 효율적인 메모리 관리와 캐싱 전략은 불필요한 메모리 할당과 해제를 줄여 전체 성능을 향상시킨다.

이러한 자원 사용량을 모니터링하고 최적화하는 것은 클라우드 비용을 절감하고, 더 넓은 범위의 장치에 AI 모델을 배포하며, 시스템의 전반적인 안정성을 보장하는 데 기여한다.

실시간 이미지 처리 시스템은 지연 시간을 극도로 낮춰야 하므로, 양자화와 가지치기를 통해 모델을 경량화하고 GPU 또는 전용 NPU를 활용한 가속이 필수적입니다. 주로 객체 감지, 얼굴 인식, 의료 영상 분석 등에 적용되며, 엣지 디바이스에서의 직접 추론을 통해 네트워크 지연을 제거합니다. 예를 들어, 감시 카메라에서 이상 행동을 즉시 탐지하거나 자동차의 전방 카메라에서 보행자를 실시간으로 인식하는 데 사용됩니다.

실시간 음성 처리 분야에서는 음성 인식, 화자 검증, 감정 분석 등의 작업이 대표적입니다. 지연 시간이 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 양자화된 모델과 효율적인 연산 그래프 최적화가 결합됩니다. 음성 신호의 스트리밍 특성을 고려한 점진적 처리와 배치 처리의 최소화가 성능 향상의 핵심입니다. 스마트 스피커의 음성 명령 인식이나 실시간 통화 번역 서비스가 대표적인 응용 사례입니다.

두 분야 모두에서 추론 엔진 최적화는 단순히 모델을 빠르게 실행하는 것을 넘어, 제한된 전력과 메모리 자원 내에서 목표 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 TensorRT나 OpenVINO 같은 모델 컴파일러를 사용하여 특정 하드웨어에 최적화된 코드를 생성하고, 메모리 관리를 효율화하여 시스템 전체의 안정성과 반응성을 보장합니다.

대규모 언어 모델 서빙은 수십억에서 수조 개의 매개변수를 가진 거대 언어 모델을 실제 서비스 환경에서 효율적으로 실행하는 것을 의미한다. 이러한 모델의 추론은 막대한 계산 자원과 메모리를 요구하기 때문에, 전용 최적화 없이는 실용적인 응용이 어렵다. 서빙 최적화의 핵심 목표는 사용자 질의에 대한 응답 지연 시간을 줄이고, 동시에 많은 사용자를 처리할 수 있는 처리량을 높이며, 운영 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하는 것이다.

서빙을 위한 주요 최적화 기법으로는 양자화, 모델 압축, 그리고 효율적인 어텐션 메커니즘 구현이 있다. 특히 8비트 또는 4비트로의 양자화는 모델의 메모리 사용량과 계산 비용을 크게 줄여준다. 또한, KV 캐시 최적화와 연산 그래프 최적화를 통해 반복적인 계산을 피하고 메모리 접근 패턴을 개선한다. 배포를 위해 TensorRT나 vLLM과 같은 전용 추론 서버와 런타임이 널리 사용되며, 이들은 배치 처리와 동적 배칭을 지원하여 하드웨어 사용률을 극대화한다.

다양한 서빙 시나리오에 대응하기 위해 여러 전략이 사용된다. 실시간 채팅 응용을 위해서는 낮은 지연 시간이 필수적이며, 이를 위해 지연 시간 예측 서빙이나 모델의 특정 레이어를 사전 계산하는 기법이 적용된다. 검색 증강 생성과 같은 복잡한 작업에서는 파이프라인 병렬 처리를 통해 모델의 서로 다른 부분을 별도의 하드웨어에 배치하여 처리 효율을 높인다. 클라우드 환경에서는 오토스케일링과 스팟 인스턴스를 활용하여 변동하는 트래픽과 비용을 관리한다.

이러한 최적화는 허깅 페이스의 Transformers 라이브러리나 랩터와 같은 오픈소스 생태계의 발전과 함께 진화하고 있으며, 더 가볍고 빠른 모델 아키텍처 연구와 결합되어 대규모 언어 모델의 보편화를 가능하게 한다.

자율주행 시스템은 센서(카메라, 라이다, 레이더)로부터 실시간으로 수집된 방대한 데이터를 처리하여 주변 환경을 인지하고, 경로 계획을 수립하며, 차량을 제어해야 합니다. 이 모든 과정은 엄격한 실시간 제약 조건 내에서 이루어져야 하며, 추론 엔진의 지연 시간은 곧 안전과 직결됩니다. 따라서 저지연 고처리량의 추론 성능은 자율주행의 핵심 요구사항입니다. 로봇 공학에서도 로봇이 센서 퓨전 데이터를 기반으로 객체를 식별하고, 장애물을 회피하며, 복잡한 작업을 수행하려면 온디바이스에서 빠른 추론이 필수적입니다.

이러한 분야의 추론 엔진 최적화는 주로 엣지 컴퓨팅 환경에 맞춰집니다. 자율주행 차량의 전자 제어 유닛(ECU)이나 로봇의 임베디드 프로세서는 전력 소모와 발열에 엄격한 제한이 있습니다. 따라서 모델 최적화 기법인 양자화와 가지치기를 통해 모델의 크기와 연산량을 줄이는 동시에, TensorRT나 OpenVINO 같은 모델 컴파일러를 사용하여 특정 하드웨어(GPU, NPU)에 최적화된 코드를 생성합니다. 목표는 제한된 자원 내에서 최대의 정확도와 속도를 달성하는 것입니다.

도전 과제로는 복잡한 다중 작업(객체 탐지, 세그멘테이션, 추적 등)을 동시에 처리해야 하는 모델 파이프라인의 최적화가 있습니다. 또한, 시뮬레이션 환경에서 훈련된 모델을 실제 물리 세계에 배포할 때 발생하는 성능 차이(시맨틱 갭)를 최소화하면서도 효율성을 유지하는 것도 중요한 과제입니다. 미래에는 신경망 아키텍처 검색(NAS)과 같은 자동화된 최적화 기술이 자율주행 및 로봇용 맞춤형 경량 모델 설계에 더욱 활발히 적용될 전망입니다.

추론 엔진 최적화의 핵심 과제는 모델 정확도와 시스템 효율성 사이의 균형을 찾는 것이다. 대부분의 최적화 기법은 원본 모델의 정보를 일부 손실하거나 근사화하여 연산 부하를 줄이기 때문에, 필연적으로 정확도 하락을 동반한다. 예를 들어, 양자화는 높은 정밀도의 부동소수점 연산을 낮은 비트의 정수 연산으로 변환하여 속도를 높이지만, 이 과정에서 표현 가능한 수의 범위와 정밀도가 제한되어 정확도 손실이 발생할 수 있다. 가지치기 역시 중요도가 낮은 가중치나 뉴런을 제거함으로써 모델을 경량화하지만, 과도한 제거는 모델의 표현력을 저해한다.

이 트레이드오프를 관리하기 위해 다양한 전략이 사용된다. 목표 서비스의 요구사항에 따라 허용 가능한 정확도 손실 범위를 명확히 정의하는 것이 첫 단계이다. 이후 지식 증류와 같은 기법을 통해 작은 모델이 큰 교사 모델의 지식을 배우도록 하여, 동일한 크기 대비 더 높은 정확도를 달성할 수 있다. 또는 혼합 정밀도 연산과 같이 모델 내 중요도가 다른 부분에 서로 다른 최적화 수준을 적용하는 차별화된 접근법도 사용된다[5].

트레이드오프의 최적점을 찾는 과정은 점차 자동화되고 있다. AutoML 및 신경망 구조 탐색 기술을 활용하면, 주어진 지연 시간, 메모리 예산, 정확도 목표를 동시에 만족하는 모델 아키텍처와 최적화 파라미터 조합을 탐색할 수 있다. 이는 수동 튜닝에 비해 더 효율적으로 파레토 최적 해를 찾는 데 기여한다. 궁극적인 목표는 애플리케이션의 실제 제약 조건 내에서 성능-효율 곡선상의 최적의 운영 지점을 선택하는 것이다.

기존의 GPU와 TPU 외에도, NPU와 같은 전용 AI 가속기가 빠르게 발전하고 있으며, RISC-V 기반의 개방형 아키텍처와 메모리 내 컴퓨팅 같은 혁신적인 설계도 등장하고 있다. 추론 엔진은 이러한 다양한 하드웨어의 특성을 효율적으로 활용할 수 있도록 지속적으로 진화해야 한다.

새로운 아키텍처에 대응하는 주요 접근법은 다음과 같다.

이러한 대응은 단순한 호환성을 넘어, 이기종 컴퓨팅 환경에서도 최고의 성능을 끌어내는 것을 목표로 한다. 예를 들어, 모바일 기기에서는 NPU로 주요 연산을, CPU와 GPU로 나머지 작업을 분담시키는 최적의 작업 분배 전략이 필요하다. 또한, 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅을 오가는 하이브리드 배포 시나리오에서도 일관된 추론 성능을 보장해야 하는 과제가 존재한다.

자동화된 최적화는 머신러닝 모델의 추론 성능을 개선하기 위한 하이퍼파라미터 탐색, 모델 압축, 하드웨어 맞춤형 최적화 등의 과정을 자동으로 수행하는 접근법이다. 전통적인 최적화는 전문가의 수동 튜닝에 크게 의존했으나, AutoML 기술의 발전으로 이러한 복잡한 작업 파이프라인을 자동화하는 도구와 프레임워크가 등장했다. 이는 특히 다양한 양자화 전략, 가지치기 비율, 연산 그래프 변환 옵션 등을 탐색할 때 유용하다. 최적화 목표는 주어진 하드웨어 제약(예: 지연 시간, 메모리 사용량) 내에서 모델 정확도를 최대화하거나, 목표 정확도를 만족하는 가장 효율적인 모델 구성을 찾는 것이다.

자동화된 추론 최적화 시스템은 일반적으로 탐색 공간 정의, 검색 알고리즘, 성능 평가자로 구성된다. 탐색 공간에는 적용 가능한 최적화 기법과 그 조합(예: INT8 양자화 후 특정 층에 대한 가지치기)이 정의된다. 검색 알고리즘은 베이지안 최적화, 강화 학습, 진화 알고리즘 등을 사용해 탐색 공간을 효율적으로 샘플링한다. 각 후보 모델은 대상 플랫폼(예: 모바일 CPU, 서버용 GPU)에서 실제로 추론 성능(지연 시간, 처리량)과 정확도를 측정하여 평가된다.

이러한 자동화의 주요 도전 과제는 탐색 비용이다. 각 후보 모델의 성능 평가는 실제 하드웨어에서의 추론 실행을 필요로 하므로, 완전한 탐색은 시간과 컴퓨팅 자원을 많이 소모한다. 이를 극복하기 위해 성능 예측 모델을 구축하거나, 소규모 프록시 태스크에서 탐색을 진행한 후 대규모 모델에 전이하는 기법이 연구된다. 미래에는 대규모 언어 모델과 같은 초대형 모델을 위한 맞춤형 자동 최적화와, 이기종 컴퓨팅 자원이 혼재된 환경에서의 동적 최적화가 중요한 방향으로 떠오르고 있다.