인공신경망 경량화 기술의 배경, 필요성, 주요기술

도입

인공지능(AI)의 발전은 딥러닝 모델의 복잡도와 연산 요구가 증가함에 따라 지속적으로 진행되고 있습니다. 그러나 이러한 고성능 모델들은 많은 계산 자원과 전력을 요구하기 때문에, 모바일 장치나 엣지 컴퓨팅 환경에서의 활용에 제약이 따릅니다. 이에 따라, 신경망 모델의 경량화는 연산 효율성과 실행 속도를 향상시키기 위해 필수적인 과정으로 자리잡았습니다.

신경망 경량화의 필요성

신경망의 경량화는 불필요한 연산을 줄여 메모리 사용량과 연산 복잡도를 감소시키는 기술입니다. 이를 통해 시스템의 에너지 소모량을 줄이고, 추론 및 학습 처리시간을 단축함으로써, 모바일 장치나 리소스가 제한된 환경에서도 고성능 AI 애플리케이션을 구현할 수 있게 합니다.

주요 신경망 경량화 기술

양자화 (Quantization) 

• 양자화는 신경망의 파라미터를 32비트 부동소수점에서 16비트, 8비트 또는 그 이하의 포맷으로 변환하여 처리 속도를 높이고 에너지 소모를 줄이는 기술입니다. 이 과정에서 발생할 수 있는 정확도 손실을 최소화하기 위해 데이터 포맷과 비트 수를 조절합니다.

가지치기 (Pruning)

• 가지치기는 중요하지 않은 파라미터를 식별하고 제거함으로써 모델의 크기를 줄이고 연산을 간소화합니다. 이는 Weight Pruning, Structured Pruning 및 Layer Pruning과 같은 여러 방법으로 구현될 수 있습니다.

자동화된 경량화 (AutoML)

• 자동화된 경량화는 강화학습 또는 특정 규칙을 사용하여 모델의 어느 부분을 얼마나 제거할지를 자동으로 결정하는 최신 기술입니다. 이는 경량화 과정의 효율성을 높이고, 시행착오를 최소화하여 최적의 성능을 유지하도록 돕습니다.

기술	설명	주요 이점
양자화 (Quantization)	모델의 파라미터와 연산을 낮은 비트 수의 데이터로 변환하여 처리 속도를 높이고 에너지 소모를 줄임. 정확도 손실을 최소화하기 위해 비트 수를 세밀하게 조절.	- 빠른 처리 속도 - 낮은 에너지 소모
가지치기 (Pruning)	중요하지 않은 파라미터를 제거하여 모델의 크기를 축소하고, 연산을 간소화함. 다양한 형태의 가지치기가 가능 (예: Weight, Structured, Layer Pruning).	- 모델 크기 감소 - 연산 효율성 증가
자동화된 경량화 (AutoML)	강화학습 또는 규칙 기반 접근법을 사용하여 모델의 어느 부분을 얼마나 제거할지 자동으로 결정. 최적화 시간을 줄이고 성능 저하 없이 경량화를 수행.	- 자동화된 최적화 - 시행착오 최소화 - 성능 유지

Transformer 기반 모델의 경량화 전략

1. GPU-SQ (GPU-friendly Sparsity and Quantization)

GPU-SQ는 NVIDIA의 텐서 코어에 최적화된 경량화 방식으로, Sparse 모델과 양자화를 통합한 네트워크 압축 방법을 제안합니다. 이 방식은 높은 sparsity(희소성)를 통해 신경망의 모델 크기와 연산량을 대폭 감소시키며, GPU에서의 연산 속도와 처리량을 향상시키는 데 효과적입니다​​.

2. NIPQ (Noise proxy-based Integrated Pseudo-Quantization)

NIPQ는 정수형 양자화를 개선하기 위해 Noise Proxy와 자동화 기법을 결합한 방식입니다. 이 기법은 낮은 비트 수를 사용하면서도 신경망 학습의 안정성을 유지할 수 있도록 설계되었습니다. NIPQ는 학습 파라미터와 특징맵 데이터에 모두 적용되어 추론 속도를 향상시키는 동시에 양자화 오차를 최소화합니다​​.

3. DepGraph (Dependency Graph for Structured Pruning)

DepGraph는 신경망의 구조적 가지치기를 위한 의존성 그래프를 생성하여 신경망의 중요한 부분만을 유지하는 경량화 방법입니다. 이 기법은 다양한 신경망 아키텍처에 적용 가능하며, 신경망의 압축률을 높이면서도 성능 저하를 최소화합니다​​.

4. TPS (Token Pruning and Squeezing)

TPS는 토큰 정보를 제거하지 않고, 중요한 정보를 주변 토큰에 압축하여 분산시키는 기법입니다. 이 방식은 특히 비전 분야에서 중요한 공간적 영역 정보를 유지하면서 전체 연산량을 줄이고, 정보 손실을 최소화하는 데 중점을 둡니다​​.

5. NViT (Neural Vision Transformer Optimization)

NViT는 Transformer 블록 전반에 걸쳐 각 연산 블록의 최적 모듈 크기를 탐색하고 개별적으로 튜닝하는 전역적 경량화 방법을 제시합니다. 이 접근 방식은 추론 속도를 빠르게 하고 인식 정확도를 높이는 동시에, NVIDIA와 같은 특정 하드웨어의 구조적 특성을 반영합니다​​.

이상의 전략들은 Transformer 기반 모델을 보다 효율적으로 만들기 위한 다양한 접근 방식을 제공하며, 각각의 기법은 신경망의 특정 요구에 맞춰 설계되어 있습니다. 이러한 최신 연구 동향은 AI 응용 분야에서의 성능 향상과 리소스 최적화에 크게 기여할 것입니다.

기술명	설명	특징
GPU-SQ	NVIDIA 텐서 코어에 최적화된 경량화 방식으로, Sparse 모델과 양자화를 결합한 네트워크 압축 방법	모델 크기와 연산량 감소, GPU 최적화
NIPQ	Noise Proxy와 자동화 기법을 결합하여 정수형 양자화의 안정성을 높인 방법	학습 안정성 유지, 추론 속도 향상
DepGraph	의존성 그래프를 생성하여 신경망의 중요 부분만을 유지하는 구조적 가지치기를 수행	다양한 아키텍처 적용 가능, 성능 저하 최소화
TPS	중요 정보를 제거하지 않고 주변 토큰에 압축하여 분산시키는 기법	공간적 영역 정보 유지, 연산량 및 정보 손실 최소화
NViT	각 연산 블록의 최적 모듈 크기를 탐색하여 튜닝하는 전역적 경량화 방법을 제공	추론 속도 및 인식 정확도 향상, 하드웨어 특성 반영

 

결론

신경망 경량화 기술은 AI의 미래에 있어 중요한 역할을 하며, 지속적인 연구와 개발이 필요합니다. 이러한 기술들은 AI 애플리케이션의 접근성을 높이고, 다양한 환경에서의 활용 가능성을 확장하는 데 기여하고 있습니다. 따라서, 경량화 기술은 기술 발전의 핵심 요소로 자리 잡을 것입니다.

Transformer를 활용한 인공신경망의 경량화 알고리즘 및 하드웨어 가속 기술 동향.pdf

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