AI: NAS 메타러닝 주요 기법 – Hardware-Aware NAS

ㅁ NAS 메타러닝 주요 기법

ㅇ 정의:
– NAS(Neural Architecture Search) 과정에서 모델의 정확도뿐 아니라 하드웨어 제약(메모리, 연산량, 지연시간 등)을 동시에 고려하여 최적의 신경망 구조를 탐색하는 기법.

ㅇ 특징:
– 하드웨어별 성능 차이를 반영하여 GPU, CPU, 모바일 디바이스 등 환경에 맞춘 모델 설계 가능.
– FLOPs, latency, 메모리 사용량 등 다중 목적 최적화 수행.
– 실제 배포 환경에서 성능 저하 없이 경량화된 모델 확보 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 모바일, 임베디드, 엣지 컴퓨팅 환경에서 AI 모델을 배포해야 하는 경우.
– 클라우드 비용 절감이나 전력 소모 최소화가 중요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 모델 크기를 줄이는 것과 혼동하기 쉬움 → Hardware-Aware NAS는 탐색 과정에서부터 하드웨어 제약을 반영.
– 하드웨어 제약을 사후 튜닝으로 적용하는 경우와 구분 필요.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– (O) Hardware-Aware NAS는 모델 정확도와 하드웨어 제약을 동시에 고려한다.
– (X) Hardware-Aware NAS는 모델 정확도만을 최우선으로 탐색한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Hardware-Aware NAS에서는 정확도뿐만 아니라 지연 시간, 연산량, 메모리 사용량 등 다양한 하드웨어 관련 지표를 동시에 고려하는 다목적 최적화 기법이 자주 사용되며, 이때 Pareto Frontier 개념이 중요하다. 실제 구현 시에는 하드웨어 성능을 직접 측정하기 어려우므로 연산량 추정이나 지연 시간 예측 모델과 같은 Proxy Metric을 활용하는 경우가 일반적이다. MobileNet, EfficientNet 등은 하드웨어 친화적인 설계 철학을 반영한 대표적인 사례로, 시험에서 비교 문제로 출제될 수 있다. 최근에는 Differentiable NAS(DARTS)와 Hardware-Aware 제약을 결합하여 탐색 속도와 효율을 동시에 개선하는 연구가 활발하다. 시험에서는 하드웨어 제약을 반영하는 시점과 단순 모델 경량화 기법의 차이를 묻는 함정 문제가 자주 등장하므로 구분에 유의해야 한다.

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