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추론 속도 최적화 시리즈 1편: Operator Fusion (연산자 융합) "Conv → BN → ReLU, 꼭 따로따로 계산해야 할까?"Operator Fusion은 여러 연산을 하나로 합쳐서 추론 속도를 높이는 기법입니다. Operator Fusion이란?Operator Fusion은 모델 그래프 상에서 연속된 연산들을 하나로 합쳐메모리 접근을 줄이고, 커널 실행 횟수를 최소화하는 최적화 기법입니다.예를 들어 일반적인 CNN 레이어 조합: Conv → BatchNorm → ReLU 각각 독립적으로 실행하면:Conv 연산 → 메모리에 결과 저장BN 연산 → 메모리에서 불러와 연산 후 저장ReLU 연산 → 다시 불러와 연산 후 저장Fusion 하면: Fused Conv BN ReLU → 한 번의 커널에서 연산 완료 즉, 메모리 I/O와 커널 런칭 오버헤드를 줄임 → 속도 ↑왜.. 2025. 9. 15.

모델 압축·배포 최적화 시리즈 5편: ONNX / TensorRT / TFLite 변환 "모델을 한 번만 학습하고, 모든 디바이스에서 돌리고 싶다!"ONNX, TensorRT, TFLite는 모델을 효율적으로 배포하기 위한 핵심 툴입니다. 모델 배포의 문제점학습은 보통 PyTorch / TensorFlow에서 하지만배포 환경은 서버, 모바일, 임베디드, 브라우저 등 다양프레임워크 종속적 모델은 호환성 문제 발생 →프레임워크 독립적인 포맷으로 변환 필요ONNX (Open Neural Network Exchange)ONNX는 프레임워크 독립 모델 표현(IR)PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등에서 export 가능ONNX Runtime, OpenVINO, TensorRT 등 다양한 런타임에서 추론 가능Graph Optimization (Constant Folding.. 2025. 9. 14.

모델 압축·배포 최적화 시리즈 4편: Weight Clustering / Sharing "비슷한 값의 가중치를 굳이 따로 저장할 필요가 있을까?"Weight Clustering(또는 Sharing)은 유사한 가중치를 묶어 모델을 추가로 압축하는 기법입니다. Weight Clustering / Sharing이란?Weight Clustering은 비슷한 값을 가지는 weight들을 같은 그룹(cluster) 으로 묶고,각 그룹의 대표값(centroid) 만 저장하는 방식입니다.이때 모델의 실제 weight는 “클러스터 인덱스”로 참조되며,추론 시 centroid lookup으로 실제 weight 값으로 변환됩니다.왜 필요한가?대부분의 weight 값은 특정 분포(가우시안 등)에 집중되어 있음비슷한 값이 많기 때문에 중복 저장은 메모리 낭비Clustering으로 weight 표현을 더 압축 → .. 2025. 9. 14.

모델 압축·배포 최적화 시리즈 3편: Pruning (가중치 가지치기) "신경망에서 정말 모든 weight가 필요할까?"Pruning은 중요도가 낮은 weight, 뉴런, 채널을 제거해 모델을 가볍게 만드는 기법입니다. Pruning이란?Pruning(가지치기)은 신경망의 불필요한 파라미터를 제거하여 모델 크기를 줄이고 추론 속도를 높이는 방법입니다.학습이 끝난 모델의 weight 중요도를 측정중요도가 낮은 weight → 0으로 만들거나 제거모델 sparsity 증가 → 연산량 감소왜 중요한가?모델 크기 줄이기 (저장 공간, 메모리 사용량 절약)추론 속도 향상 (특히 하드웨어가 sparsity 가속 지원 시)Overfitting 감소 → 일반화 성능이 더 좋아질 수도 있음Pruning의 종류Unstructured Pruning개별 weight 중요도 기준으로 0으로 만듦 .. 2025. 9. 14.

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