Edge AI - 2. Edge AI 개발을 위한 기초 준비 (2-3. Edge AI 모델 최적화)

📌 2-3. Edge AI 모델 최적화

Edge AI는 제한된 연산 리소스에서 AI 모델을 실행해야 하기 때문에 최적화가 필수적입니다.
이를 위해 모델 경량화 기법, ONNX 및 OpenVINO 변환, AI 가속기 활용을 통해 속도를 향상시킵니다.

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🌟 1. 모델 경량화 기법 (Model Optimization Techniques)

딥러닝 모델은 일반적으로 대형 신경망과 많은 파라미터를 포함하고 있어,
Edge 디바이스에서 실행하기에는 연산량이 많고 속도가 느립니다.
이를 해결하기 위해 양자화, 프루닝, 레이턴시 최적화 기법을 사용합니다.

✅ (1) 양자화 (Quantization)

• AI 모델의 가중치(Weight)와 연산 Precision을 줄여서 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이는 기법
• 기존 모델은 32-bit 부동소수점(FP32)을 사용하지만, 양자화를 통해 8-bit 정수(INT8)로 변환 가능

📌 양자화 방법

• Post-training Quantization (PTQ): 학습된 모델을 변환 (가장 일반적)
• Quantization-aware Training (QAT): 학습 과정에서 양자화 적용 (정확도 유지)

📌 TensorFlow Lite 양자화 코드 예제

import tensorflow as tf

# 모델 로드
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("model")
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_model = converter.convert()

# 양자화된 모델 저장
with open("model_quantized.tflite", "wb") as f:
    f.write(tflite_model)

📌 활용 사례

• Edge TPU, ESP32, STM32와 같은 저전력 디바이스에서 AI 모델 실행
• 스마트폰, IoT 기기에서 딥러닝 모델을 가볍게 실행

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✅ (2) 프루닝 (Pruning)

• 불필요한 뉴런(Neuron)과 연결을 제거하여 모델의 크기와 연산량을 줄이는 기법
• 모델의 정확도를 최대한 유지하면서 연산량을 감소시켜 속도를 높일 수 있음

📌 프루닝 방법

• Weight Pruning: 특정 임계값 이하의 가중치를 제거
• Structured Pruning: 특정 레이어나 뉴런을 제거하여 연산량 감소

📌 TensorFlow 모델 프루닝 코드 예제

import tensorflow_model_optimization as tfmot

# 모델 로드
model = tf.keras.models.load_model("model.h5")

# 프루닝 적용
prune_low_magnitude = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude
pruned_model = prune_low_magnitude(model)

# 프루닝된 모델 저장
pruned_model.save("model_pruned.h5")

📌 활용 사례

• Jetson Nano, Coral TPU에서 프루닝된 YOLO 모델 실행
• 스마트 공장에서 Edge AI 기반 실시간 품질 검사

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✅ (3) 레이턴시 최적화 (Latency Optimization)

• AI 모델의 연산 과정을 최적화하여 실행 속도를 개선하는 기법
• 네트워크 구조를 단순화하고 불필요한 연산을 최소화

📌 레이턴시 최적화 방법

• 연산 병렬화: GPU 또는 TPU를 활용하여 여러 연산을 동시에 수행
• 모델 구조 변경: 경량화된 EfficientNet, MobileNet, YOLO-Tiny 같은 모델 사용

📌 활용 사례

• 자율주행 차량에서 실시간 객체 탐지
• AI 기반 스마트 CCTV에서 빠른 영상 분석

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🌟 2. ONNX 및 OpenVINO 변환 (Model Conversion & Optimization)

Edge AI에서는 다양한 AI 프레임워크(PyTorch, TensorFlow, Keras 등)에서 만든 모델을 변환하여 최적화할 수 있습니다.
ONNX 및 OpenVINO는 이러한 변환을 통해 속도를 높이고, 여러 하드웨어에서 모델을 실행할 수 있도록 최적화하는 역할을 합니다.

✅ (1) ONNX (Open Neural Network Exchange) 변환

• 다양한 AI 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)에서 만든 모델을 ONNX 형식으로 변환하여 최적화 가능
• ONNX Runtime을 활용하면 Jetson Nano, Raspberry Pi에서도 최적화된 모델 실행 가능

📌 TensorFlow → ONNX 변환 코드 예제

pip install tf2onnx
python -m tf2onnx.convert --saved-model model --output model.onnx

📌 활용 사례

• Jetson Nano에서 YOLOv8 모델 실행
• IoT 디바이스에서 경량화된 AI 모델 배포

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✅ (2) OpenVINO 변환

• Intel 기반 Edge AI 디바이스에서 딥러닝 모델을 가속화할 수 있는 최적화 프레임워크
• Intel CPU, VPU(Movidius NCS2), FPGA에서 최적화된 AI 모델 실행

📌 ONNX → OpenVINO 변환 코드 예제

mo --input_model model.onnx --output_dir openvino_model

📌 활용 사례

• Intel Movidius NCS2 기반 스마트 감시 시스템
• 의료 AI (X-ray, MRI 분석) Edge AI 디바이스 최적화

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🌟 3. NPU, TPU 활용한 속도 최적화 (Hardware Acceleration)

AI 가속기를 활용하면 연산 속도를 획기적으로 높이고 전력 소비를 줄일 수 있음

✅ (1) NPU (Neural Processing Unit)

• 전용 신경망 연산 프로세서로, 딥러닝 모델 실행 속도를 높이는 역할
• Jetson Nano, Huawei Ascend, Apple Neural Engine(NPU) 등에서 사용

📌 활용 사례

• Jetson Nano에서 DeepStream을 활용한 실시간 객체 감지
• 스마트폰 AI 기능 (얼굴 인식, 음성 분석 등) 가속화

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✅ (2) TPU (Tensor Processing Unit)

• Google이 개발한 AI 연산 가속기
• TensorFlow Lite 모델을 Edge TPU에서 최적화하여 실행 가능

📌 활용 사례

• Coral Edge TPU 기반 실시간 영상 분석
• AIoT 기반 스마트홈 시스템

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📌 요약 정리

최적화 기법	설명	활용 사례
양자화 (Quantization)	모델을 8-bit 정수 연산으로 변환하여 속도 향상	IoT 디바이스, 스마트폰 AI
프루닝 (Pruning)	불필요한 뉴런을 제거하여 모델 경량화	Jetson Nano, 스마트 공장 AI
레이턴시 최적화	실행 속도를 높이는 구조 최적화	자율주행, 스마트 CCTV
ONNX 변환	다양한 프레임워크 모델 변환	Jetson Nano, IoT 디바이스
OpenVINO 변환	Intel 기반 Edge AI 가속화	Intel Movidius NCS2, 의료 AI
NPU 활용	딥러닝 연산 최적화	스마트폰 AI, Jetson Nano
TPU 활용	TensorFlow Lite 모델 속도 최적화	Coral Edge TPU, AIoT