AI 기술이 초거대 모델 중심으로 발전하면서, 모델의 정확도 향상만큼이나 중요한 것이 바로 ‘효율성’입니다. 특히 2025년 현재, 인공지능이 클라우드뿐 아니라 모바일, IoT, 차량, 산업기계 등 다양한 환경에서 활용되면서, 신경망 최적화 기술의 필요성이 더욱 절실해지고 있습니다. 신경망 최적화는 단순히 모델을 작게 만드는 것이 아니라, 제한된 연산 자원 안에서 최대한의 성능을 발휘하도록 구조, 연산, 메모리, 전력 측면에서 전체 모델을 효율화하는 전략입니다. 본 글에서는 2025년 기준으로 가장 주목받는 최적화 기술들을 유형별로 나누어 설명하고, 실제 적용 사례와 도구까지 총정리합니다. 조금 복잡한 내용이 나오더라도 가볍게 읽어보시기 바랍니다.
1. Pruning – 신경망의 가지치기
Pruning은 신경망 내부에서 중요도가 낮은 뉴런, 연결(가중치), 채널 등을 제거해 모델 크기를 줄이고 연산량을 감소시키는 기술입니다. 2025년에는 Pruning 기술이 단순히 경량화뿐만 아니라 하드웨어 친화적인 구조로 최적화되며 진화하고 있습니다.
Pruning 기법 분류
- Unstructured Pruning: 개별 가중치를 제거 – 정확도 유지율 높지만 병렬처리에 불리함
- Structured Pruning: 필터, 채널, 레이어 단위 제거 – 하드웨어 최적화에 유리
- Movement Pruning: 학습 중 가중치의 변화율을 기준으로 가지치기 (Google 연구진 제안)
예: MobileNet, ResNet 등 CNN 구조에서는 Structured Pruning을 통해 연산량을 최대 60%까지 줄이면서도 정확도 손실을 1% 이내로 유지한 사례가 있습니다.
2. Quantization – 정밀도 낮추기
Quantization은 모델 파라미터와 연산을 낮은 비트 수의 숫자로 표현하여 모델 용량을 줄이고 속도를 향상시키는 기술입니다. 예를 들어, float32로 학습된 모델을 int8로 변환하면 4배 가량 메모리 사용량이 줄고 연산 속도도 향상됩니다.
2025년 주요 방식
- Post-Training Quantization (PTQ): 학습 완료 후 정밀도 축소 – 속도 빠르지만 정확도 저하 위험 있음
- Quantization-Aware Training (QAT): 학습 과정에서 양자화 반영 – 정확도 유지에 유리
- Mixed-Precision: Layer별로 정밀도 다르게 적용 – 효율성과 정밀도 사이 균형
특히 Transformer 기반 LLM에서는 int4, even int2까지 도입되고 있으며, NVIDIA의 TensorRT, Intel의 OpenVINO, ARM의 Ethos-N 등 다양한 플랫폼에서 양자화 기술을 기본 기능으로 제공합니다.
3. Knowledge Distillation – 모델 경량화를 위한 학습 방식
지식 증류(Knowledge Distillation)은 큰 모델(Teacher)의 출력을 이용해 작은 모델(Student)을 효율적으로 학습시키는 기법입니다. 단순한 라벨이 아닌, soft label을 활용하여 학습 데이터에 대한 풍부한 정보를 제공함으로써, 모델 크기를 줄이면서도 성능 손실을 최소화합니다.
증류 방식 종류
- Response-based: 교사 모델의 확률 분포(softmax output)를 따라 학습
- Feature-based: 중간 feature map을 정렬
- Self-distillation: 모델 스스로의 이전 state를 teacher로 사용
- Multi-teacher Distillation: 여러 teacher 모델의 출력을 평균 또는 가중 평균
예: Google의 DistilBERT는 BERT보다 40% 더 빠르면서도 97% 이상의 성능을 유지하며, Hugging Face, DeepSpeed 등 다양한 라이브러리에서 distillation 전용 API를 지원합니다.
4. NAS (Neural Architecture Search) – 최적 구조 자동 설계
Neural Architecture Search는 사람이 직접 설계하지 않고, 데이터와 목적에 맞는 모델 구조를 자동으로 탐색하는 AutoML 기술입니다. 현재는 GPU뿐 아니라 CPU, Edge 환경에 최적화된 구조도 생성 가능합니다.
2025년 기준 대표 NAS 접근법
- Differentiable NAS (DARTS 등): gradient 기반 구조 탐색 – 연산 속도 빠름
- Hardware-aware NAS: 파워 소비, 메모리 사용량 등 제약 조건 반영
- One-shot NAS: 모든 구조를 하나의 거대 네트워크로 구현한 후 서브넷 최적화
실제 사례로 Google의 EfficientNet, Facebook의 RegNet, Alibaba의 M6 등이 NAS 기반으로 설계되었으며, 2025년에는 모바일 기기용 초경량 NAS 모델이 실시간 생성되는 서비스도 등장하고 있습니다.
5. LoRA, Sparsity, 구조 최적화 기법
모델의 파라미터 구조 자체를 효율적으로 변형해 최적화하는 기술도 각광받고 있습니다.
- LoRA (Low-Rank Adaptation): 전체 모델을 학습하지 않고 저차원 보조 행렬만 학습 – LLM 튜닝 비용 절감
- Sparse Attention: 전체 토큰에 주의를 분산시키는 대신 일부 핵심 토큰에만 집중 – 속도 2~5배 향상
- Gated Linear Units (GLU), SwiGLU 등: 연산 효율이 높은 액티베이션 함수 사용
- Token Pruning: 불필요한 입력 토큰 제거로 연산량 절감 (LLM 최적화)
특히 LoRA는 OpenAI API, Hugging Face Transformers, PEFT 라이브러리 등에서 기본 지원되며, GPU 메모리가 적은 환경에서도 LLM 파인튜닝이 가능하게 해줍니다.
6. 툴킷과 프레임워크 – 실전 최적화를 위한 도구
- TensorRT (NVIDIA): 양자화, 레이어 퓨전, 연산 최적화 등을 자동 적용
- ONNX Runtime: 다양한 프레임워크 모델을 최적화해 서빙 가능
- TVM, Apache MLC: 컴파일러 수준 최적화로 모바일 디바이스에 특화
- DeepSpeed, Hugging Face Optimum: LLM 특화 모델 최적화 툴킷
결론: AI 최적화는 성능이 아닌 '실용성'의 핵심
초거대 AI 모델이 등장하면서 기술력의 상징이 되었지만, 현실적인 문제는 ‘어떻게 빠르고 가볍게 쓸 수 있느냐’입니다. 신경망 최적화 기술은 바로 이 질문에 답하는 핵심 해법입니다. 단순히 모델을 작게 만드는 것이 아닌, 주어진 하드웨어와 상황에서 최적의 효율을 뽑아내는 전략이자 인프라입니다.
2025년 이후의 AI 경쟁력은 모델의 크기나 파라미터 수가 아니라, 얼마나 빠르게, 저렴하게, 넓은 환경에서 사용할 수 있는지에 달려 있습니다. Pruning, Quantization, Distillation, NAS, LoRA 등 다양한 최적화 기술은 이제 AI 개발의 부가 과정이 아니라, 초기 설계 단계에서부터 고려되어야 할 전략입니다. 우리나라에서도 관련 스타트업이 많이 생겨나야 할 것입니다.
앞으로는 AI 최적화 기술을 얼마나 잘 활용하느냐가, 기술의 격차를 만드는 진정한 분기점이 될 것입니다.