최근 인공지능(AI)은 우리 생활의 모든 영역에 빠르게 침투하고 있습니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음성 비서, 추천 시스템 등 우리가 일상적으로 사용하는 많은 서비스들은 AI 기술을 기반으로 합니다. 그러나 이러한 AI 시스템이 어떻게 작동하는지 이해하는 것은 쉽지 않습니다. 특히 AI 시스템의 두 가지 핵심 단계인 ‘훈련(Training)’과 ‘추론(Inference)’에 대한 이해는 AI의 작동 방식과 그 잠재력을 파악하는 데 매우 중요합니다.
이번 글에서는 AI 시스템의 훈련과 추론이 무엇인지, 어떻게 다른지, 그리고 왜 중요한지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이를 통해 AI의 작동 방식과 현재 AI 산업의 동향을 더 깊이 이해할 수 있을 것입니다.
AI 훈련과 추론: 기본 개념
훈련(Training)이란 무엇인가?
AI 훈련은 모델이 데이터로부터 패턴을 학습하는 과정입니다. NVIDIA의 블로그에 따르면, 이는 마치 학교 교육과 비슷합니다. AI 모델은 대량의 데이터를 분석하고, 이를 통해 패턴을 인식하고 의사 결정을 내리는 방법을 배우게 됩니다.
훈련 과정에서 AI 모델은 입력 데이터에 가중치를 할당하고, 오류를 통해 학습합니다. 예를 들어, 이미지 인식 모델을 훈련시키는 경우, 모델은 수많은 이미지를 분석하고 각 이미지의 특징(가장자리, 모양, 질감 등)을 파악합니다. 이러한 과정을 통해 모델은 점차 정확도를 높여갑니다.
이미지 출처: NVIDIA
이 훈련 과정은 일반적으로 엄청난 계산 리소스를 필요로 하며, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 경우에는 더욱 그렇습니다. 예를 들어, GPT-3의 훈련은 약 300 제타플롭(300,000억억 수학 연산)의 계산 파워를 필요로 했다고 합니다.
추론(Inference)이란 무엇인가?
추론은 훈련된 AI 모델이 새로운 데이터에 대해 예측이나 결정을 내리는 과정입니다. 훈련이 끝난 후, 모델은 학습한 지식을 바탕으로 처음 보는 데이터에 대해 ‘추론’을 수행합니다.
예를 들어, 자율주행 자동차가 이전에 보지 못한 도로에서 정지 표지판을 인식하는 것은 추론 과정입니다. 또한, 스포츠 선수의 과거 성적을 바탕으로 미래 성과를 예측하는 것도 추론의 한 예입니다.
이미지 출처: NVIDIA
추론은 훈련에 비해 상대적으로 적은 계산 리소스를 필요로 하지만, AI 시스템이 실제로 가치를 제공하는 중요한 단계입니다. IBM의 조사에 따르면, AI 모델의 평생 계산 소비의 최대 90%가 훈련이 아닌 추론 단계에서 발생한다고 합니다.
훈련과 추론의 비교: 주요 차이점
훈련과 추론은 AI 시스템의 서로 다른 단계로, 여러 측면에서 차이를 보입니다. 이들의 주요 차이점을 더 자세히 알아보겠습니다.
계산 요구 사항
- 훈련: 대량의 데이터 처리와 복잡한 알고리즘 실행으로 인해 매우 계산 집약적입니다. GPU나 TPU와 같은 특수 하드웨어가 필요한 경우가 많습니다.
- 추론: 훈련에 비해 계산 요구사항이 적습니다. 모델이 이미 패턴을 학습했기 때문에, 단순히 이를 새로운 데이터에 적용하기만 하면 됩니다.
시간적 요소
- 훈련: 시간이 오래 걸리는 과정으로, 몇 시간, 며칠, 심지어 몇 주가 소요될 수 있습니다.
- 추론: 실시간 또는 준실시간으로 이루어지도록 설계되어 있어 상대적으로 빠릅니다.
목표
- 훈련: 모델이 데이터로부터 패턴을 학습하고 매개변수를 최적화하는 것이 목표입니다.
- 추론: 훈련된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대해 정확한 예측이나 분류를 수행하는 것이 목표입니다.
데이터 처리
- 훈련: 대량의 라벨링된 데이터(지도 학습의 경우)나 비라벨링된 데이터(비지도 학습의 경우)를 처리합니다.
- 추론: 상대적으로 적은 양의 새로운 데이터를 처리합니다.
추론의 중요성과 주요 개념
AI 추론은 단순히 모델을 실행하는 것 이상의 복잡한 과정입니다. 효율적인 추론을 위해서는 여러 핵심 개념을 이해해야 합니다.
지연 시간(Latency)과 처리량(Throughput)
추론 성능을 측정하는 두 가지 중요한 지표는 지연 시간과 처리량입니다:
- 지연 시간(Latency): 요청이 전송된 시점부터 전체 응답이 수신될 때까지 걸리는 시간으로, 밀리초(ms) 단위로 측정됩니다. 이는 다음 두 가지 요소로 구성됩니다:
- 첫 번째 토큰까지의 시간(TTFT): 프롬프트를 보낸 후 첫 번째 생성된 토큰이 반환될 때까지 걸리는 시간
- 출력 토큰당 시간(TPOT): 첫 번째 토큰 이후 각 출력 토큰을 생성하는 데 걸리는 평균 시간
- 처리량(Throughput): 시스템이 초당 완료할 수 있는 추론(또는 생성된 토큰)의 수입니다. 일반적으로 초당 요청 수(RPS) 또는 초당 토큰 수(TPS)로 측정됩니다.
중요한 점은 지연 시간과 처리량 사이에 종종 트레이드오프가 존재한다는 것입니다. 지연 시간을 최적화하면 처리량이 저하될 수 있고, 그 반대도 마찬가지입니다. 따라서 개발자들은 이를 효과적으로 균형 잡는 것이 중요합니다.
추론의 유형
추론은 다양한 방식으로 이루어질 수 있으며, 주요 유형은 다음과 같습니다:
- 배치 추론(Batch Inference): 대량의 데이터셋을 한 번에 처리하여 예측이나 분류를 생성합니다. 실시간 예측이 필요하지 않은 경우에 사용되며, 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 플랫폼이 밤새 모든 사용자의 제품 추천을 업데이트하는 데 사용될 수 있습니다.
- 실시간 추론(Real-Time Inference): 새로운 데이터가 도착하는 즉시 예측을 수행하여 즉각적인 응답과 결정을 가능하게 합니다. 타이밍이 중요하고 결정을 빠르게 내려야 하는 애플리케이션에 필수적입니다. 예를 들어, 자율주행 차량이 환경을 분석하고 즉시 반응해야 하는 경우가 여기에 해당합니다.
- 엣지 추론(Edge Inference): 스마트폰, IoT 장치, 센서와 같이 데이터 소스에 가까운 엣지 장치에서 직접 AI 모델을 실행합니다. 이는 데이터가 중앙 서버로 전송될 필요성을 최소화하여 지연 시간과 대역폭 사용을 줄입니다. 연결이 제한되거나 데이터 개인 정보 보호가 우려되는 환경에서 특히 유용합니다.
추론 최적화 기법
AI 추론의 성능을 향상시키기 위한 다양한 최적화 기법이 있습니다:
모델 압축 및 최적화
- 가지치기(Pruning): 훈련 후 활성화되지 않는 신경망의 부분을 제거하여 모델을 간소화합니다.
- 레이어 융합(Layer Fusion): 신경망의 여러 레이어를 단일 계산 단계로 통합하여 효율성을 높입니다.
- 양자화(Quantization): 모델의 매개변수를 더 낮은 정밀도(예: FP32에서 FP16 또는 INT8로)로 변환하여 메모리 사용량과 계산 요구 사항을 줄입니다.
하드웨어 가속
특수 하드웨어 가속기(GPU, TPU, FPGA 등)를 사용하여 추론 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 하드웨어는 병렬 계산에 최적화되어 있어 추론 작업의 속도를 높일 수 있습니다.
소프트웨어 최적화
TensorRT, ONNX Runtime, TensorFlow Lite와 같은 추론 최적화 라이브러리와 프레임워크를 사용하면 특정 하드웨어 플랫폼에서 추론 성능을 최적화할 수 있습니다.
AI 산업에서 추론의 중요성
NVIDIA와 같은 기업들이 추론 성능 향상에 많은 투자를 하는 이유는 무엇일까요? 이는 AI의 실용적 가치가 대부분 추론 단계에서 실현되기 때문입니다.
벤처 캐피탈리스트인 Chamath Palihapitiya는 “AI는 실제로 훈련과 추론이라는 두 가지 시장이다. 추론은 훈련보다 100배 더 큰 시장이 될 것이다”라고 언급했습니다. 이는 AI 모델이 실제 가치를 창출하는 것은 훈련이 아닌 추론 단계이기 때문입니다.
추론은 AI 모델이 실제 세계에서 활용되는 방식입니다. 고객이 경험하는 것은 훈련 과정이 아니라 추론 결과입니다. 따라서 추론 성능, 효율성, 비용은 AI 솔루션의 비즈니스 가치를 결정하는 중요한 요소입니다.
추론과 훈련의 관계: 불가분의 동맹
훈련과 추론은 별개의 과정이지만, 서로 깊게 연결되어 있습니다. KDNuggets의 기사에 따르면, 이 둘은 “깊이 상호 연결되어 있습니다. 훈련은 데이터 내의 패턴, 관계, 맥락을 더 잘 이해하기 위한 모델의 기초입니다. 추론은 이 훈련 단계를 실행에 옮기고 이 학습된 지식을 실제 시나리오에 적용하는 것입니다.”
훈련 없이는 추론이 불가능하고, 추론 없이는 훈련 단계에 제공할 피드백이 없을 것입니다. 둘 중 하나 없이는 다른 하나를 이해할 수 없습니다.
AI 시스템이 계속해서 훈련과 추론 과정을 반복하며 더 스마트하고 효과적으로 발전하는 것이 바로 이러한 상호 의존적인 관계 때문입니다.
결론: AI의 미래에서 훈련과 추론의 역할
AI 기술이 계속 발전함에 따라, 훈련과 추론 모두 중요한 혁신을 이룰 것으로 예상됩니다. 특히 추론은 AI가 실제 세계에서 어떻게 적용되고 가치를 창출하는지 결정하는 핵심 요소가 될 것입니다.
현재 많은 기업들이 추론 성능 향상과 비용 절감을 위한 새로운 방법을 개발하고 있습니다. NVIDIA와 같은 기업들은 추론을 위한 특수 하드웨어와 소프트웨어 솔루션을 개발하여 AI의 실용적 응용을 가속화하고 있습니다.
AI 훈련과 추론에 대한 이해는 단순히 기술적 지식을 넘어, AI 산업의 발전 방향과 비즈니스 가치를 파악하는 중요한 열쇠입니다. 앞으로도 이 두 가지 핵심 단계는 AI 혁신의 중심에 있을 것입니다.
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