구글 픽셀4에 쓰인 머신러닝, 오픈소스로 공개
11월 15일
ⓒ지디넷코리아, 김우용 기자 | yong2@zdnet.co.kr
픽셀4 시리즈.(사진=씨넷)
휴대폰·태블릿 AI 성능 2배 개선
구글이 휴대폰, 태블릿 등 기기 상에서 구동되는 머신러닝(ML) 소스코드 2종을 오픈소스로 발표했다.
14일(현지시간) 미국 지디넷에 따르면, 구글은 '모바일넷V3(MobileNetV3)', '모바일넷엣지TPU(MobileEdgeTPU)' 등 ML 온디바이스 시스템의 소스코드를 오픈소스 커뮤니티에 공개했다.
모바일넷V3의 소스코드와 체크포인트, 픽셀4 엣지TPU의 사본인 모바일넷엣지TPU 모델 등이 공개됐다.
온디바이스 ML 시스템은 소형 기기에서 구동되는 뉴럴네트워크 모델이다. 제한된 사양의 기기에서 밀리와트 수준의 전력으로 초당 10억건 이상의 연산을 수행한다. 최근 출시된 구글 스마트폰 '픽셀4'는 온디바이스ML을 위한 픽셀뉴럴코어 칩을 탑재했는데, 이 칩은 구글의 '엣지 TPU' 아키텍처에 기반했다. 얼굴인식, 구글어시스턴트, 카메라 기능 등이 이 칩을 이용한다.
앤드류 하워드 구글리서치 소프트웨어 엔지니어와 수요그 굽타 실리콘 엔지니어는 블로그에서 "온디바이스 ML은 사생활을 보호하고, 언제나 사용가능하며 반응형인 인텔리전스를 가능하게 하는 기본 요소"라며 "공개된 두 모델은 아키텍처 디자인과 하드웨어 인지 오토ML 기술의 최신 성취"라고 강조했다.
모바일 CPU 상에서 모바일넷V3는 이전 버전인 모바일넷V2보다 동등정확도에서 2배 빠르다. 새로 도입된 'hard-swish(h-swish)'란 활성화 기능은 모바일 기기에서 기능성을 개선하고, 병목현상의 리스크를 감소시킨다. 이전버전 대비해 전체 레이턴시가 15% 감소하고, 오브젝트 감지 레이턴시는 25% 감소한다.
픽셀4 엣지TPU 하드웨어 가속기 상에서 모바일넷엣지TPU 모델은 실행시간과 전력소비를 감소시키면서 모델 정확도를 개선시킨다. 모바일넷V3와 비교해 50% 적은 전력은 소모한다.
구글의 새 ML 코드는 모바일넷 깃허브 저장소에서 이용가능하다.[구글 AI 블로그 원문]
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