AI 모델 최적화 기법 – 양자화·프루닝·압축의 세계
AI 모델 최적화 기법 – 양자화·프루닝·압축의 세계
AI 모델은 점점 커지고 있습니다. GPT-4는 수천억 개의 파라미터를 가지고 있고, 새로운 비전 모델이나 음성 생성 모델도 수십 GB의 용량을 요구합니다. 이런 ‘거대한 모델’은 서버에서는 가능하겠지만, 모바일, 임베디드, 엣지 디바이스에서는 불가능에 가깝죠. 그래서 필요한 것이 바로 AI 모델 최적화 기법입니다. 이 글에서는 현업에서도 쓰이고 있는 핵심 기술인 양자화, 프루닝, 지식 증류, 구조 리디자인을 모두 다뤄봅니다.
1️⃣ 왜 최적화가 필요한가?
AI 모델을 최적화하는 목적은 명확합니다.
- 속도 개선: 추론(Inference)을 더 빠르게
- 모바일/엣지 실행: 메모리 적은 장치에서도 실행
- 전력 절감: GPU 없이도 돌릴 수 있는 에너지 효율
예를 들어, 스마트폰에서 AI 자막 생성이나 음성 번역을 실시간으로 실행하려면, 원래 수백 MB짜리 모델을 수십 MB 이하로 줄이는 것이 필수입니다.
2️⃣ 양자화(Quantization) – 정밀도를 줄여라
AI 모델이 사용하는 숫자는 대부분 32비트 부동소수점(float32)입니다. 하지만 이걸 16비트, 8비트, 심지어 4비트 정수로 변환해도, 성능 손실 없이 작동하는 경우가 많습니다. 이를 양자화라고 하며, 최근에는 "GPTQ", "AWQ", "INT4 양자화" 같은 기술들이 LLM에서도 활발하게 사용되고 있습니다.
- Post-Training Quantization: 학습된 모델을 그대로 양자화
- Quantization Aware Training: 양자화를 고려한 학습 진행
양자화는 모델 크기를 75~90% 이상 줄이면서도 성능은 거의 유지할 수 있어서, 엣지 AI에서 필수적인 기술입니다.
3️⃣ 프루닝(Pruning) – 필요 없는 뉴런을 잘라라
모든 파라미터가 중요한 건 아닙니다. 일부 뉴런은 출력에 거의 기여하지 않거나, 상관관계가 낮은 경우가 있죠. 이런 파라미터를 삭제(Prune)함으로써 모델을 더 작게, 빠르게 만들 수 있습니다.
- Unstructured Pruning: 개별 파라미터 단위로 제거 → 높은 압축 가능, 그러나 하드웨어 최적화 어려움 - Structured Pruning: 필터, 채널, 레이어 단위 제거 → 하드웨어 친화적
GPT나 CNN에서 프루닝을 하면 추론 속도가 20~30% 빨라지고, 메모리 사용량도 줄어드는 효과가 있습니다.
4️⃣ 지식 증류(Knowledge Distillation) – 선생님의 지식을 학생에게
대형 모델(Teacher Model)에서 얻은 예측 결과를, 작은 모델(Student Model)이 학습하는 방식입니다. 단순히 정답을 학습하는 게 아니라, 출력 분포 자체(soft target)를 따라 하게 함으로써, 더 깊은 정보를 전달합니다.
예를 들어 GPT-3의 출력을 작은 6억 파라미터 모델에게 학습시키면, 성능은 작지만 ‘GPT스러운 반응’을 재현할 수 있게 됩니다. 대표적 사례로 DistilBERT, TinyBERT가 있죠.
5️⃣ 구조 변경(Architecture Redesign) – 처음부터 가볍게 만들자
ResNet, EfficientNet, MobileNet, TinyViT 등은 아예 처음부터 경량화된 구조로 설계된 모델입니다. 요즘은 LLM에서도 구조 자체를 단순화한 TinyLLM, Mistral-7B, Phi-2 같은 경량 모델들이 주목받고 있습니다.
예: Google Gemini Nano는 스마트폰에 탑재되기 위해 구조 자체가 최적화된 LLM입니다.
🤖 작은 모델이 미래다
사람들은 대형 모델의 성능에 열광하지만, 실제로 우리 손에 닿는 AI는 점점 ‘작고, 빠르고, 똑똑한’ 방향으로 진화하고 있습니다. 앞으로의 AI는 **"1. 클라우드에서 거대한 학습, 2. 사용자에게는 작고 빠른 실행"**이라는 투트랙 전략으로 가게 될 겁니다.
AI의 진짜 경쟁력은 파라미터 수가 아니라, 속도, 반응성, 에너지 효율입니다. 그래서 양자화, 프루닝, 증류 같은 기술은 이제 ‘부가 기능’이 아니라, **AI 상용화의 필수 조건**이 되었습니다.
📌 최적화 요약
- 양자화: 숫자 정밀도 축소 → 모델 크기↓, 속도↑
- 프루닝: 중요하지 않은 뉴런 제거 → 연산량↓
- 지식 증류: 큰 모델의 지식 → 작은 모델로 전이
- 구조 변경: 처음부터 경량 설계
이제 우리는 ‘정확한 AI’만이 아니라, ‘빠르고 효율적인 AI’를 만들어야 할 시대에 들어섰습니다. 그 최전선에 있는 기술들이 바로 이들이죠.