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온디바이스 ML 추론 최적화: ncnn Vulkan 백엔드 활용 사례
온디바이스 추론 시 GPU 의존성을 낮추고 추론 속도를 대폭 개선하는 실무 가이드입니다.
요약
영상 편집 툴 PostSlate 개발팀은 NVIDIA, AMD, Intel, Apple Silicon 등 다양한 GPU 환경에서 구동 가능한 범용 ML 추론 솔루션으로 ncnn의 Vulkan 백엔드를 도입했다. 특정 하드웨어에 종속적인 CUDA 대신 Vulkan을 선택함으로써 파편화된 환경에서도 일관된 성능을 확보했다. 실제 성능 테스트 결과, ArcFace R50 모델은 ONNX CPU 대비 30ms에서 3ms로, SCRFD 모델은 25ms에서 2.5ms로 추론 속도가 크게 향상되었다. 또한 모델 용량 면에서도 ArcFace 기준 ONNX fp32(174MB)를 ncnn fp16(87MB)으로 경량화하여 효율성을 높였다. 이번 사례는 다양한 엣지 디바이스에서 고성능 머신러닝 추론을 구현하고자 하는 개발자들에게 유용한 기술적 대안을 제시한다.
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원문 제목 Vendor-agnostic ML inference on production edge devices [R]
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