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동적 양자화(Dynamic Quantization, DQ):
- 이 방법은 모델 실행 중에 동적으로 가중치와 활성화 함수의 비트 수를 줄입니다.
- 런타임 시 양자화가 이루어지며, 입력 데이터에 따라 양자화 크기가 조절됩니다.
- 장점은 구현이 간단하고 유연하다는 것입니다.
- 단점으로는 연산 시 추가적인 오버헤드가 발생할 수 있어 추론 속도가 느려질 수 있습니다.
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정적 양자화(Static Quantization, Post Quantization, PTQ):
- 훈련 후에 적용되는 방식으로, 모델 가중치와 활성화 함수의 비트 수를 미리 정해진 값으로 줄입니다.
- 가중치와 활성화 함수의 분포를 분석하여 최적의 양자화 스케일과 오프셋을 결정합니다.
- 이 방법은 모델 크기를 줄이고 추론 속도를 향상시킬 수 있습니다.
- 그러나 정확도 손실이 발생할 수 있으며, 특히 작은 모델에서 그 영향이 더 클 수 있습니다.
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양자화 인식 훈련(Quantization Aware Training, QAT):
- 훈련 과정 중에 양자화를 고려하여 모델을 최적화하는 방법입니다.
- 가중치 양자화에 대한 효과를 학습에 포함시켜 원본 모델보다 양자화에 더 강건한 모델을 만듭니다.
- 일반적으로 가장 높은 정확도를 유지하면서 모델을 경량화할 수 있는 방법입니다.
- 단점으로는 추가적인 훈련 시간과 자원이 필요하다는 점이 있습니다.
양자화의 주요 목적은 모델의 크기를 줄이고, 추론 속도를 높이며, 에너지 효율성을 개선하는 것입니다. 각 방법은 상황에 따라 장단점이 있으므로, 적용하고자 하는 모델과 환경에 맞게 선택해야 합니다.
각 양자화 방법은 속도와 정확도 측면에서 다른 특성을 가지고 있습니다. 일반적인 경향을 살펴보면:
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속도 측면:
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정적 양자화(PTQ)가 보통 가장 빠른 추론 속도를 제공합니다. 이는 모델이 이미 양자화되어 있어 추론 시 추가 계산이 필요 없기 때문입니다.
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동적 양자화(DQ)는 런타임에 양자화를 수행하므로 PTQ보다는 느릴 수 있습니다. 그러나 구현이 간단하고 원본 모델에 비해 여전히 속도 향상을 제공합니다.
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양자화 인식 훈련(QAT)은 PTQ와 비슷한 수준의 속도를 제공할 수 있습니다. 훈련 과정에서 양자화를 고려하므로 최적화된 성능을 얻을 수 있습니다.
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정확도 측면:
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QAT는 일반적으로 가장 높은 정확도를 유지합니다. 훈련 과정에서 양자화 효과를 고려하기 때문에 정확도 손실을 최소화할 수 있습니다.
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PTQ는 대부분의 경우 적절한 정확도를 제공하지만, 모델과 태스크에 따라 정확도 손실이 발생할 수 있습니다.
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DQ는 실행 시 양자화를 수행하므로 상대적으로 높은 정확도를 유지할 수 있지만, 속도 면에서는 다소 손해를 볼 수 있습니다.
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결론적으로:
- 속도를 최우선으로 고려한다면 PTQ가 좋은 선택일 수 있습니다.
- 정확도를 최대한 유지하면서 모델을 경량화하고 싶다면 QAT가 가장 좋은 옵션입니다.
- 구현의 용이성과 유연성을 원한다면 DQ를 고려할 수 있습니다.
실제 적용 시에는 대상 모델, 하드웨어 환경, 응용 분야 등을 종합적으로 고려하여 가장 적합한 방법을 선택해야 합니다. 때로는 여러 방법을 조합하거나, 실험을 통해 최적의 접근 방식을 찾아내는 것이 중요합니다.
동적 양자화 예시
- K-means 양자화
- 실제 예시 값들: [18.2, 45.7, 22.1, 51.3, ...]이 있을 때
- K=4로 설정하면, 알고리즘이 자동으로 4개의 중심점을 찾음
- 예: [20.5, 35.2, 45.8, 52.1] 같은 중심점이 생성됨
- 각 데이터는 가장 가까운 중심점 값으로 양자화됨
- 등수 기반 양자화
- 같은 데이터를 순서대로 정렬한 후
- 4분위수로 나누면: [0-25%, 25-50%, 50-75%, 75-100%]
- 각 구간의 평균값으로 양자화
동적 양자화와의 관계:
- 두 방법 모두 동적 양자화에 해당합니다.
- 동적 양자화란 데이터의 분포나 특성에 따라 양자화 구간이 동적으로 결정되는 방식입니다.
- K-means는 데이터의 군집 특성에 따라 중심점이 동적으로 결정됨
- 등수 기반은 데이터의 분포에 따라 구간이 동적으로 결정됨
반대로 정적 양자화의 예:
- 고정된 구간으로 나누기 (예: 0-25, 26-50, 51-75, 76-100)
- 미리 정해진 값으로 매핑하기
위 코드의 결과를 보시면:
1. K-means는 데이터의 실제 분포를 반영하여 군집의 중심을 찾습니다
2. 등수 기반은 데이터를 균등한 크기의 그룹으로 나눕니다
실제로는 이런 양자화 방법들이 다음과 같은 분야에서 활용됩니다:
- 딥러닝 모델 압축
- 신호 처리
- 이미지 처리
- 데이터 압축
특정 응용 분야나 더 자세히 알고 싶으신 부분이 있으신가요?
