딥러닝 - 융합 최적화 기법(Fusion) 및 계산 그래프(Graph) 최적화 기법 분석

1. 서론

딥러닝 모델의 성능은 비약적으로 발전하고 있지만, 그에 따라 모델의 복잡성과 연산량도 급증하고 있습니다. 이러한 대형 모델은 배포와 실행에서 성능 저하와 자원 낭비를 초래할 수 있습니다. 특히 엣지 디바이스나 모바일 환경에서는 메모리와 연산 자원이 제한되므로, 연산량을 줄이면서 성능을 유지하기 위한 최적화 기술이 필수적입니다.

**융합 최적화(Fusion)**와 계산 그래프(Graph) 최적화는 딥러닝 모델의 연산 효율성을 극대화하고 실행 속도를 개선하는 핵심 기술입니다. 융합 최적화는 서로 다른 연산(Operation)을 결합하여 중간 단계의 메모리 사용 및 연산량을 줄이는 기법입니다. 반면 계산 그래프 최적화는 연산 순서를 재구성하거나 불필요한 연산을 제거하여 실행 효율성을 높이는 기법입니다.

본 글에서는 융합 최적화와 계산 그래프 최적화의 개념, 주요 기법, 성능 강화 전략, 실제 적용 사례 및 도전 과제를 심층적으로 분석합니다.

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2. 융합 최적화(Fusion)의 개념 및 원리

2.1 융합 최적화의 정의

융합 최적화는 딥러닝 모델에서 연속된 연산(Operation)을 결합하여 연산량 및 메모리 사용량을 줄이는 기법입니다. 주로 CNN이나 Transformer 모델에서 사용되며, 다음과 같은 연산에서 주로 적용됩니다:

• 행렬 곱셈(Matrix Multiplication)
• 합성곱(Convolution)
• 활성화 함수 적용(ReLU, Sigmoid 등)
• 정규화(Batch Normalization)

2.2 융합 최적화의 주요 목표

• 메모리 사용량 감소: 중간 텐서(Tensor) 생성 제거 및 크기 축소
• 연산 속도 향상: 연산 과정의 반복 제거 및 벡터화(Vectorization) 적용
• 전력 소모 감소: 하드웨어 가속기(TPU, GPU)에서 연산 병렬화 및 효율성 강화

2.3 융합 최적화의 원리

융합 최적화는 다음과 같은 과정을 통해 수행됩니다:

1. 연산 탐지: 계산 그래프에서 인접한 연산 패턴 탐지
2. 연산 융합: 연속된 연산을 하나의 커널(Kernel)로 결합
3. 커널 생성 및 실행: 결합된 커널을 생성하고 하드웨어에서 실행

예시:

• Batch Normalization과 ReLU 융합
• Convolution + Batch Normalization + ReLU 융합

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3. 주요 융합 최적화 기법

3.1 연산 융합 (Operation Fusion)

여러 개의 연산을 하나로 결합하여 메모리 복사 및 중간 텐서 생성을 제거함으로써 메모리 사용량 감소가 가능합니다.

예시:

• Convolution + ReLU + BatchNorm → 하나의 커널로 결합

3.2 인플레이스 연산(In-Place Operation)

연산 결과를 새로운 메모리 공간에 저장하지 않고 기존 공간에 저장하여 메모리 사용량 감소 및 캐시 효율성 증가가 가능합니다.

예시:

• PyTorch의 .inplace = True 옵션 사용 시 적용 가능

3.3 스트라이드 융합(Stride Fusion)

Convolution에서 발생하는 패딩 및 스트라이드를 결합해 연산 효율성을 개선합니다. 메모리 접근 패턴 최적화 → 캐시 미스(Cache Miss) 감소가 가능합니다.

예시:

• CNN의 필터 연산과 패딩 처리 결합

3.4 연산 패턴 최적화(Operation Pattern Optimization)

특정 연산 패턴을 인식해 미리 최적화된 커널을 적용하는 기법입니다.

예시:

• GEMM(General Matrix Multiplication) → SGEMM 최적화

 

 

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4. 계산 그래프(Graph) 최적화의 개념 및 원리

4.1 계산 그래프의 정의

계산 그래프는 딥러닝 모델의 연산을 **노드(Node)**와 **엣지(Edge)**로 나타낸 구조입니다. 계산 그래프는 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)에서 모델의 연산 과정을 최적화하는 데 사용됩니다.

4.2 계산 그래프 최적화의 주요 목표

• 연산 병렬화: 독립적인 연산을 병렬로 실행해 속도 개선
• 불필요한 연산 제거: 사용되지 않는 연산 및 텐서 제거
• 연산 순서 최적화: 메모리 및 연산 효율성을 극대화

4.3 주요 계산 그래프 최적화 기법

4.3.1 커널 융합(Kernel Fusion)

커널 단위에서 연산을 융합하여 GPU 및 TPU에서 연산 효율을 개선합니다.

4.3.2 그래프 단순화(Graph Simplification)

불필요한 노드 및 엣지를 제거하여 연산 복잡성을 감소시킵니다.

4.3.3 노드 병합(Node Merging)

인접한 노드를 하나로 병합하여 연산 수를 감소시킵니다.

4.3.4 정적 컴파일(Static Compilation)

모델 실행 전에 그래프를 정적으로 컴파일하여 최적화된 코드 생성을 수행합니다.

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5. 성능 최적화 전략

5.1 TensorRT 적용

NVIDIA의 TensorRT에서 제공하는 커널 융합, 메모리 최적화 적용

5.2 TVM 적용

딥러닝 컴파일러 TVM에서 그래프 최적화 수행, 하드웨어에 최적화된 커널 생성

5.3 Mixed Precision 적용

FP16 및 INT8 기반 연산 융합 적용으로 연산 속도 및 메모리 사용량 개선

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6. 실제 적용 사례

6.1 ResNet + TensorRT

커널 융합 및 그래프 최적화 적용 → 속도 30% 향상

6.2 BERT + TVM

계산 그래프 최적화 적용 → 속도 20% 향상, 메모리 사용량 25% 감소

6.3 EfficientNet

연산 융합 및 인플레이스 연산 적용 → 성능 15% 향상

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7. 결론

융합 최적화 및 계산 그래프 최적화는 딥러닝 모델의 성능 개선과 경량화를 동시에 달성할 수 있는 핵심 기술입니다. TensorRT, TVM 등에서 제공하는 커널 융합 및 연산 그래프 최적화를 통해 연산량 감소, 메모리 사용량 절감, 실행 속도 개선이 가능합니다. 향후에는 NAS 및 하드웨어 가속기와의 통합이 주요 연구 방향이 될 것입니다.