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Native Model Authoring for Edge with LiteRT Tensor API
AI 엔지니어링 브리핑
LiteRT Tensor API는 모델을 직접 C++로 구성하면서도 여러 기기의 CPU·GPU·NPU에서 재사용할 수 있게 해, 엣지 AI의 속도와 메모리를 세밀하게 최적화하도록 돕는 도구다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 기존 모델 변환 방식은 편리하지만 새로운 구조나 최적화를 직접 실험하기 어렵고, 네이티브 코드로 만들면 하드웨어별 재작성과 CPU·GPU·NPU 사이의 데이터 복사·동기화를 개발자가 모두 처리해야 했다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: LiteRT Tensor API는 연산 그래프를 C++에서 하나씩 만들고 체크포인트의 가중치를 직접 불러오며, 같은 그래프를 LiteRT의 CPU·GPU·NPU 또는 XNNPACK CPU에서 실행하고 전처리부터 후처리까지 공유 가속기 버퍼로 연결해 불필요한 복사를 없앤다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 대부분의 모델은 기존 변환 경로가 여전히 기본 선택이지만, 전체 파이프라인을 가속기에서 실행하거나 그래프 연산을 하드웨어에 맞게 세밀하게 바꿔야 할 때 Tensor API가 효과적이며, 변경 사항은 기준 모델과 비교해 정확성을 확인해야 한다.
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