AI 인프라 비용 절감의 비밀, 희소 연산과 가지치기

AI의 언어들

안녕하세요, 여러분! 저는 요즘 AI 모델 다이어트 공부에 푹 빠져 있습니다. 다이어트의 비결은 무엇일까요? 바로 희소 연산(Sparse Computing)과 가지치기(Pruning) 기술입니다.

사실 요즘 AI 모델들, 점점 더 거대해지고 있습니다. 파라미터 수가 수백억 개에 달하는 괴물 같은 모델도 있다고 합니다. 근데 문제는 이런 모델일수록 엄청난 연산량과 메모리가 필요하다는 겁니다. 슈퍼컴 아니면 돌릴 수가 없는 수준이죠.

그런데 흥미로운 건, 그 수많은 파라미터 중에 사실 별로 쓸모없는 것들이 상당히 많다는 거예요. 그냥 0이거나 0에 가까운 값들 같은거죠. 이런 것들까지 계산하면서 고생할 필요가 있을까요? 여기서 착안한 게 바로 희소 연산입니다.

희소 연산은 불필요한 계산은 아예 생략해 버리는 겁니다. 0에 수를 곱해봐야 0이니까요. 이렇게 하면 연산량도 확 줄일 수 있고, 메모리 사용량도 아낄 수 있습니다. 엔비디아 같은 회사는 이런 희소 연산을 GPU에서 하드웨어적으로 지원해서 행렬 곱셈을 최대 2배까지 빠르게 만들었다고 합니다.

비슷한 맥락에서 나온 기술이 바로 가지치기입니다. 나무에서 불필요한 가지를 잘라내듯이, 별로 안 쓰이는 연결은 아예 없애버리는 거죠. 이렇게 하면 모델이 한결 가벼워지고, 추론 속도도 빨라집니다. 우리 뇌에서도 쓸모없는 뉴런은 죽어버리잖아요? 이런 원리라고 보면 됩니다.

물론 이런 기술들에도 한계는 있습니다. 너무 많이 가지치기하면 정보 손실이 생길 수도 있고요. 그런데 최근 연구들을 보면 이런 약점을 보완하는 새로운 방법들이 속속 제안되고 있습니다. 가지치기한 여러 모델을 합쳐서 장점만 취하는 기술도 있니다.

결국 희소 연산이나 가지치기 기술은 AI 모델의 다이어트를 도와주는 일종의 건강식단이라고 할 수 있어요. 꼭 필요한 영양분은 그대로 공급하면서 군살은 빼주는 거죠. 앞으로 우리가 AI를 더 가볍고 빠르게 쓰려면 이런 기술들이 더욱 중요해질 겁니다.

그래서 요즘 자율주행이나 스마트폰 AI 같은 분야에서는 희소 연산과 가지치기가 필수 코스로 자리 잡고 있다고 합니다. 자원이 한정된 장치에서 AI 성능을 극대화하려면 불가피하거든요. 그런 의미에서 딥러닝 모델의 다이어트 열풍은 앞으로도 계속 이어질 것 같네요.

여러분도 혹시 AI 모델을 가볍고 빠르게 만드는 데 관심 있으신가요? 그럼 희소 연산과 가지치기 같은 기술들에 주목해 보시는 건 어떨까요? 물론 공부할 게 좀 많긴 하지만, 앞으로 AI 시대를 살아가는 데 분명 도움이 될 겁니다. 우리도 같이 다이어트에 도전해 보면 어떨까요? ;-)