추론의 병목 현상: 엣지 AI가 다음 컴퓨팅 과제인 이유

개요

인공지능 세계에서는 GPT-4, Gemini 같은 거대 모델 훈련에 많은 관심이 집중되어 왔습니다. 이러한 모델들은 방대한 컴퓨팅 자원과 전문 하드웨어에서 수개월간의 훈련이 필요합니다. 그러나 훈련에 많은 관심이 쏟아진 반면, 현재 AI의 가장 시급한 과제는 다른 곳에 있습니다: 추론(inference)입니다.

추론—훈련된 모델을 사용해 예측이나 출력을 생성하는 과정—은 실제 AI가 적용되는 현장입니다. 추론은 모든 요청마다 선형적으로 증가하는 운영 비용이며, 특히 엣지에서 AI를 배포할 때 이 문제는 더욱 두드러집니다.

엣지 AI는 제한된 컴퓨팅 자원, 엄격한 전력 예산, 실시간 지연 시간 요구사항과 같은 독특한 제약 조건을 가집니다. 이러한 과제를 해결하려면 모델 설계, 하드웨어 최적화, 시스템 아키텍처에 대한 재고가 필요합니다. AI의 미래는 엣지에서의 추론을 마스터하는 능력에 달려 있습니다.

추론의 컴퓨팅 비용

핵심적으로, 추론은 이미지, 텍스트, 센서 읽기값 같은 입력을 가져와 훈련된 AI 모델을 통해 출력을 생성하는 과정입니다. 추론의 컴퓨팅 비용은 세 가지 핵심 요소에 의해 결정됩니다:

엣지에서는 이러한 제약 조건이 더욱 두드러집니다:

엣지에서의 효율적인 추론 기술

엣지용 추론을 최적화하려면 하드웨어와 알고리즘 혁신의 조합이 필요합니다. 아래에서 가장 유망한 접근 방식을 살펴보겠습니다:

추론 비용을 줄이는 가장 직접적인 방법 중 하나는 모델 자체를 축소하는 것입니다. 양자화, 가지치기, 지식 증류와 같은 기술은 정확도를 유지하면서 메모리와 컴퓨팅 오버헤드를 크게 줄일 수 있습니다.

전통적인 CPU와 심지어 GPU도 엣지 추론에는 비효율적입니다. 대신, Apple의 Neural Engine과 Google의 Edge TPU와 같은 특수 가속기는 텐서 연산에 최적화되어 실시간 온디바이스 AI를 가능하게 합니다.

트랜스포머는 지배적인 AI 아키텍처가 되었지만, 어텐션 메커니즘의 이차 복잡성으로 인해 추론 비용이 높습니다. 선형화된 어텐션, 전문가 혼합(MoE), RNN 하이브리드 등의 대안이 컴퓨팅 오버헤드를 줄이기 위해 탐색되고 있습니다.

많은 엣지 애플리케이션에서 추론은 단일 장치에서 일어날 필요가 없습니다. 대신, 워크로드를 엣지 서버, 근처 장치 또는 하이브리드 클라우드-엣지 아키텍처에 분할할 수 있습니다. 분할 추론, 연합 학습, 신경망 캐싱과 같은 기술은 개인정보를 보존하면서 지연 시간과 전력 요구사항을 줄일 수 있습니다.

엣지 추론의 미래: 앞으로 나아갈 방향

엣지에서의 추론은 전체 AI 스택에 걸쳐 공동 설계가 필요한 시스템 수준의 과제입니다. AI가 모든 것에 내장됨에 따라, 추론 효율성 문제 해결은 클라우드를 넘어 AI의 잠재력을 완전히 발휘하는 핵심이 될 것입니다.

미래를 위한 가장 유망한 방향은 다음과 같습니다:

결론: 다음 10년의 AI 핵심 과제

추론은 AI의 숨은 영웅—실제 세계에서 AI를 유용하게 만드는 조용하고 지속적인 과정입니다. 이 문제를 해결하는 기업과 기술은 다음 컴퓨팅 물결을 형성하여 AI가 클라우드를 넘어 우리 일상생활의 기반으로 이동할 수 있게 할 것입니다.