15-(1) 딥러닝 모델을 ONNX, TensorRT 등의 포맷으로 변환해야 하는 이유는 무엇인가요?
🟢 딥러닝 모델을 ONNX, TensorRT 등의 포맷으로 변환해야 하는 이유
결론부터 말하면 추론(inference) 환경에서 모델을 더 빠르고, 효율적으로, 그리고 유연하게 사용하기 위해서다.
자세한 이유를 ONNX와 TensorRT 각각의 특징과 함께 설명한다면.
⚪ 왜 변환이 필요할까?
우리가 보통 PyTorch나 TensorFlow 같은 프레임워크를 사용해서 모델을 만들고 학습시키는데 이건 연구하고 개발하기에는 정말 좋은 환경이다. 다양한 기능도 많고, 디버깅도 편하다.
하지만 학습이 끝난 모델을 실제 서비스(예: 웹캠 영상 실시간 분석, 스마트폰 앱, 자율주행차)에 배포하려고 하면 상황이 달라진다.
- 속도: 학습할 때 쓰던 환경은 무거워서 추론 속도가 느릴 수 있음.
- 경량화: 서버나 모바일 기기 같은 곳은 리소스가 한정적이라 모델이 가벼워야 함.
- 호환성: PyTorch로 만든 모델을 TensorFlow 환경에서 쓰고 싶거나, 특정 하드웨어(NVIDIA GPU, 모바일 AP 등)에 최적화해서 돌리고 싶을 때 문제가 생길 수 있음.
이런 문제들을 해결하기 위해 ONNX나 TensorRT 같은 포맷으로 변환하는 것이다. 이걸 “최적화(Optimization)” 또는 “양자화(Quantization)” 과정이라고 한다.
⚪ ONNX (Open Neural Network Exchange)
ONNX (Open Neural Network Exchange)는 다양한 딥러닝 프레임워크들을 하나로 연결해주는 중간 다리 역할을 하는 포맷이다. 마치 어떤 프로그램에서 작업하든 PDF 파일로 저장하면 어디서든 열어볼 수 있는 것과 비슷함.
- 상호 호환성 (Interoperability): 이게 ONNX의 핵심이다. PyTorch로 만든 모델을 ONNX로 변환하면, TensorFlow, Caffe2, MXNet 등 다른 프레임워크에서도 쉽게 불러와서 사용할 수 있어. 개발 환경과 배포 환경이 달라도 걱정 없다.
- 하드웨어 접근성: 다양한 하드웨어 가속기(CPU, GPU, FPGA, ASIC 등)에서 모델을 쉽게 실행할 수 있도록 지원해줌. 특정 하드웨어 제조사들이 ONNX 모델을 자신들의 장비에 맞게 최적화할 수 있는 도구를 제공하기 때문.
- 생태계: ONNX는 Microsoft와 Facebook(현 Meta)이 함께 시작해서 지금은 AWS, NVIDIA 등 많은 기업들이 참여하는 거대한 생태계를 가지고 있다. 관련 도구나 지원을 받기 좋다는 뜻.
간단히 말해, ONNX는 “어디서든 돌아갈 수 있는 표준 모델”을 만드는 게 목표.
⚪ TensorRT
TensorRT는 NVIDIA에서 만든 고성능 딥러닝 추론 라이브러리야. 이건 NVIDIA GPU에서 모델을 미친듯이” 빠르게 돌리기 위한 최적화 엔진이라고 생각하면 된다.
TensorRT는 ONNX 같은 표준 포맷으로 변환된 모델을 입력받아서, 특정 NVIDIA GPU 모델에 딱 맞게 최적화된 엔진을 만들어준다. 주요 최적화 기법은 다음과 같음.
- Graph Fusion: 모델의 여러 레이어(예: Convolution + ReLU)를 하나로 합쳐서 GPU 연산 횟수를 줄이고 메모리 접근을 최소화해서 속도를 높임.
- Precision Calibration (양자화): 모델의 가중치를 32비트 부동소수점(FP32)에서 16비트(FP16)나 8비트 정수(INT8)로 낮춤. 모델의 정확도는 거의 유지하면서 메모리 사용량은 줄이고 연산 속도는 크게 향상시킬 수 있어. 특히 INT8 양자화는 Tensor Core를 활용해 엄청난 성능 향상을 가져옴.
- Kernel Auto-Tuning: 타겟으로 하는 특정 GPU 아키텍처(예: Ampere, Hopper)에 가장 효율적인 CUDA 커널을 자동으로 선택해서 적용해줌.
- Dynamic Tensor Memory: 텐서에 필요한 메모리를 미리 할당하고 재사용해서 메모리 오버헤드를 줄여줌.
결과적으로, TensorRT를 적용하면 원본 모델 대비 추론 속도가 수 배에서 수십 배까지 빨라질 수 있다. 그래서 실시간 처리가 매우 중요한 자율주행, 영상 감시 같은 분야에서는 거의 필수적으로 사용된다.
참고 자료 NVIDIA의 공식 문서에 따르면, TensorRT는 딥러닝 추론의 지연 시간(latency)을 줄이고 처리량(throughput)을 극대화하는 데 초점을 맞추고 있음. (출처: NVIDIA TensorRT 공식 페이지)
⚪ 비교 정리
| 특징 | ONNX (Open Neural Network Exchange) | TensorRT (Tensor Real-Time) |
|---|---|---|
| 주요 목적 | 프레임워크 간 호환성 확보 | NVIDIA GPU에서의 추론 성능 극대화 |
| 역할 | 모델의 중간 표현(Intermediate Representation) | 고성능 추론 엔진(Inference Engine) |
| 지원 환경 | 다양한 프레임워크 및 하드웨어 | NVIDIA GPU 전용 |
| 최적화 수준 | 기본적인 그래프 최적화 | 레이어 융합, 양자화 등 고수준 최적화 |
| 사용 흐름 | PyTorch/TF → ONNX → 다양한 플랫폼 | PyTorch/TF → ONNX → TensorRT → NVIDIA GPU |
결론적으로, PyTorch/TensorFlow로 개발 → ONNX로 변환해서 호환성 확보 → TensorRT로 최종 최적화해서 NVIDIA GPU에 배포하는 흐름이 일반적이다.
🟢 예시 답안 (코드잇 제공)
딥러닝 모델을 ONNX나 TensorRT 같은 포맷으로 변환하는 이유는 주로 모델의 호환성과 성능 최적화 때문입니다.
예를 들어, PyTorch로 학습한 모델을 다양한 플랫폼이나 프레임워크에서 사용할 수 있게 하려면 ONNX로 변환하는 것이 좋습니다. ONNX는 프레임워크 독립적인 모델 포맷이기 때문에 TensorFlow, Caffe2, TensorRT 등 다양한 환경에서 동일한 모델을 재활용할 수 있습니다.
또한 TensorRT는 NVIDIA에서 제공하는 고속 추론 엔진으로, ONNX 모델을 입력으로 받아 GPU 상에서 연산을 최적화해줍니다. 이를 통해 추론 속도가 개선되고, 지연 시간(latency)도 줄어들며, 배포 효율성이 높아집니다.
결국 모델 변환은 모델을 실제 서비스 환경에 적합하게 만들기 위한 전처리 단계로, 성능 최적화와 범용 활용성을 동시에 확보하는 전략이라고 볼 수 있습니다.