Efaimo AI의 첫 번째 블로그 포스트에 오신 것을 환영합니다. 이번 포스트에서는 신경망 양자화 기법에 대한 연구 계획을 소개하려고 합니다.
연구 배경
AI 모델이 점점 커지고 복잡해지면서, 효율적으로 배포하고 실행하는 것이 중요한 과제가 되었습니다. 특히 모바일이나 임베디드 디바이스와 같이 제한된 리소스 환경에서는 모델 크기와 추론 속도가 핵심 고려사항입니다.
신경망 양자화는 이러한 문제를 해결하는 효과적인 방법입니다. 32비트 부동소수점(FP32) 형식으로 저장된 모델 파라미터를 더 낮은 비트 정밀도 형식(16비트, 8비트, 4비트 등)으로 변환하는 기술입니다. 이 기법을 통해 모델 크기를 줄이고 추론 속도를 높일 수 있습니다.
연구 계획
우리는 다음과 같은 단계로 연구를 진행할 예정입니다:
1. 대칭 선형 양자화(Symmetric Linear Quantization)
- 개념 이해: 대칭 선형 양자화의 수학적 원리와 구현 방법
- 코드 구현: GitHub의 오픈소스 구현체 분석 및 실험
- 모델 적용: MobileViT 모델에 대칭 양자화 적용
2. 비대칭 선형 양자화(Asymmetric Linear Quantization)
- 개념 이해: 비대칭 선형 양자화의 장점과 대칭 방식과의 차이점
- 코드 구현: 오픈소스 구현체 분석 및 커스터마이징
- 모델 적용: 동일한 MobileViT 모델에 비대칭 양자화 적용
3. 성능 평가 및 비교
두 양자화 기법을 적용한 후, 다음 메트릭을 비교할 예정입니다:
- 정확도 비교:
- FP32 모델 vs. 16비트 모델 vs. 8비트 모델 vs. 4비트 모델 (대칭)
- FP32 모델 vs. 16비트 모델 vs. 8비트 모델 vs. 4비트 모델 (비대칭)
- 지연시간 비교:
- FP32 모델 vs. 16비트 모델 vs. 8비트 모델 vs. 4비트 모델 (대칭)
- FP32 모델 vs. 16비트 모델 vs. 8비트 모델 vs. 4비트 모델 (비대칭)
양자화 개념
대칭 선형 양자화
대칭 선형 양자화는 가장 기본적인 양자화 방법으로, 모델의 실수값 파라미터를 정수값으로 일정한 간격으로 매핑합니다. 이 방식의 특징은 0을 중심으로 대칭적인 범위를 가진다는 것입니다.
수학적으로 표현하면:
q = round(r / scale)
r = q * scale여기서:
- r은 원래의 실수값 (FP32)
- q는 양자화된 정수값 (예: INT8)
- scale은 스케일 팩터 (scale = max(abs(r)) / (2^(bits-1) - 1))
대칭 양자화의 장점은 단순성과 계산 효율성입니다. 하지만 데이터 분포가 0을 중심으로 대칭적이지 않은 경우, 표현 범위를 비효율적으로 사용할 수 있습니다.
비대칭 선형 양자화
비대칭 선형 양자화는 대칭 방식의 한계를 보완하기 위해 개발되었습니다. 이 방법은 비대칭적인 범위를 사용하여 실제 데이터 분포를 더 효율적으로 표현할 수 있습니다.
수학적으로 표현하면:
q = round((r - zero_point) / scale)
r = q * scale + zero_point여기서:
- zero_point는 실수값 0에 매핑되는 양자화 값
- scale = (max(r) - min(r)) / (2^bits - 1)
비대칭 양자화는 데이터 범위를 더 효과적으로 활용할 수 있어, 활성화 함수의 출력처럼 비대칭적인 분포를 가진 텐서에 특히 유용합니다.
기대 성과
이번 연구를 통해 다음과 같은 성과를 기대하고 있습니다:
- MobileViT 모델의 효율적인 최적화 방법 확립
- 다양한 비트 정밀도에서 대칭과 비대칭 양자화의 성능 차이 이해
- 모바일 및 임베디드 환경을 위한 최적의 양자화 전략 도출
이 블로그를 통해 연구 진행 상황과 결과를 공유할 예정입니다. 다음 포스트에서는 대칭 선형 양자화의 구체적인 구현 방법과 실험 결과를 다루겠습니다.
관심 가져주셔서 감사합니다!