AI 산업은 엔지니어링 과제에서 명확한 분열을 보이고 있습니다. 거대 데이터 센터와 AI 공장이 방대한 매개변수를 가진 대규모 언어 모델을 처리하려고 노력하는 반면, 공간, 전력, 메모리가 제한된 엣지 장치(Edge Devices)에서 더 작은 모델을 로컬로 실행하는 과제가 부각되고 있습니다. 대역폭과 RAM 대역폭은 양자 컴퓨팅 및 고급 압축 기술과 같은 기술 혁신을 촉진하는 주요 장애물입니다.
엣지 장치는 모바일, 웨어러블, 가전제품, 산업용 IoT, 로봇 공학 및 자동차 시스템을 포함하여 매우 다양합니다. 이러한 맥락에서 전문가들은 통합되고 적절한 크기의 AI 모델을 설계하기 위한 첫 번째이자 필수적인 단계는 목적과 대상 장치의 기능을 정확하게 정의하는 것이라고 지적합니다. 모델이 너무 크면 장치가 느려지거나 과열될 수 있는 반면, 모델이 너무 작으면 제품이 요구 사항을 충족하기에 충분한 지능 수준을 갖추지 못하게 됩니다.
압축 전략 및 성능 트레이드오프
시스템 설계자들은 일반적으로 단일 방식에 의존하기보다 압축 기술의 조합을 사용하며, 이러한 전략에는 다음이 포함됩니다:
- 증류(Distillation): "학생"이라고 불리는 더 작은 모델을 "교사"라고 불리는 더 큰 모델을 모방하도록 학습시켜, 핵심 추론 능력을 유지하면서 학습된 동작을 더 작은 구조로 전달합니다.
- 가지치기(Pruning): 구조적 또는 비구조적 방식으로 영향력이 약한 가중치, 뉴런 또는 계층을 제거합니다.
- 양자화(Quantization): 네트워크 구조를 유지하고 정확도 손실을 줄이기 위해 오차 한계를 관리하면서 가중치와 활성화에 더 적은 수의 비트를 사용합니다.
- 자가 압축(Self-compression): 학습 단계에서 정밀도를 점진적으로 줄여 영향력이 없는 경로를 제로화함으로써 맞춤형 장치를 효율적으로 타겟팅할 수 있게 합니다.
기능 및 워크로드 정의
과제는 모델 압축에만 국한되지 않고 시스템 전체 수준의 효율적인 통합을 요구합니다. 모델은 일반적으로 애플리케이션의 다른 구성 요소와 메모리 및 컴퓨팅 능력을 공유하므로, 가용 리소스는 이론적 사양보다 실제로는 더 적습니다. 이를 위해서는 핵심적인 필수 기능과 선택적 기능 간의 우선순위를 정하고 기능을 분류해야 하며, AI 코어는 자기 완결형 센싱 루프 내에서 로컬 센서와 가깝게 구축되어야 합니다.
실무에서 무엇이 변하는가?
엣지 엔지니어링의 초점은 "더 큰 모델이 항상 승리한다"는 개념에서 "와트당 경험(experience per watt)"이라는 척도로 이동하고 있습니다. 자동차 및 스마트 물리 시스템과 같은 분야의 애플리케이션은 AI 모델이 실리콘 개발 주기보다 빠르게 발전함에 따라 실시간 응답 시간, 전력 소비, 비용 및 기능 안전 사이의 균형을 맞추어야 하는 절박한 필요성을 보여줍니다.
미래 설계 제약 및 고려 사항
IP 개발 및 엣지 기술 기업들은 보안, 안전 및 지적 재산권 문제로 인해 자율 주행과 같은 민감한 분야에서 고객이 학습시키는 모델의 기밀성이라는 추가적인 과제에 직면해 있습니다. 따라서 엣지에서의 AI 배포 성공은 처음부터 워크로드를 정의하고 적절한 크기의 아키텍처를 선택하는 것에서 시작되며, 모델과 하드웨어 모두의 급격한 발전에 발맞추기 위해 시스템의 유연한 설계를 활용해야 합니다.