양자화란?

1. 양자화란?

양자화(Quantization)는 딥러닝 모델의 크기를 줄이고 계산 효율성을 높이는 기술입니다. 원래 딥러닝 모델은 부동소수점(32비트 또는 16비트) 데이터를 사용하지만, 양자화를 통해 이 데이터를 정수(8비트 또는 4비트 등)로 변환합니다. 이를 통해 모델이 더 적은 메모리를 사용하고, 추론 속도를 높일 수 있습니다.

왜 양자화가 중요한가요?

• 리소스 절약: 메모리 사용량이 줄어듭니다.
• 속도 향상: 계산량이 줄어듭니다.
• 적은 전력 소모: 모바일 기기, 임베디드 시스템에서 유리합니다.

예를 들어, 원래 "32.7621"이라는 숫자가 있다면, 양자화를 통해 "33"으로 단순화해 저장하고 계산합니다.
이때, 모델의 성능(정확도)을 최대한 유지하면서 경량화를 추구하는 것이 목표입니다.

2. 양자화의 접근법

양자화는 두 가지 주요 방법으로 진행됩니다.

• Post-Training Quantization (PTQ)

  • 학습이 완료된 모델을 양자화.
  • 간단하지만, 성능 저하가 발생할 수 있습니다.

• Quantization-Aware Training (QAT)

  • 학습 과정에 양자화를 포함.
  • 성능 손실이 적지만 시간이 더 걸립니다.

3. 주요 양자화 방식 비교 (GGUF, bitsandbytes, AWQ, GPTQ)

(1) GGUF (General GPU Unified Format)

주요 특징:
GGUF는 CPU 기반 환경에서 동작하도록 설계된 최신 양자화 기술입니다. llama.cpp에서 많이 사용됩니다.
CPU에서 효율적인 메모리 사용과 빠른 추론 속도를 제공합니다.

장점:

• GPU 없이도 경량화된 모델 실행 가능.
• 다양한 하드웨어와 호환성.

단점:

• GPU 환경에서는 최적화가 부족함.

예시:
→ CPU 서버에서 대규모 언어 모델을 실행해야 할 때 GGUF로 양자화된 모델을 사용하면 GPU 없이도 실행 가능합니다.

(2) bitsandbytes

주요 특징:

• GPU 환경에서 메모리를 효율적으로 사용하도록 설계된 도구입니다.
• 8비트 옵티마이저로 유명하며, 주로 PyTorch와 함께 사용됩니다.

장점:

• GPU 메모리 사용량 감소.
• 학습 및 추론 속도 증가.

단점:

• GPU에만 특화되어 있어 CPU 환경에서는 효과가 제한적임.

예시:
→ GPT 모델을 학습할 때 bitsandbytes를 사용하면, GPU 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다.

(3) AWQ (Activation-aware Weight Quantization)

주요 특징:

활성화 값(activation)과 가중치(weight)를 동시에 고려하여 양자화를 진행합니다.
이는 더 정밀한 결과를 제공하며, 특정 작업에 맞게 모델을 최적화할 수 있습니다.

장점:

• PTQ보다 성능 손실이 적음.
• 특정 데이터셋에 맞게 최적화 가능.

단점:

• 설정이 복잡하고 구현 난이도가 높음.

예시:
→ 이미지 분류 모델에서 AWQ를 적용하면, 양자화 후에도 높은 정확도를 유지할 수 있습니다.

(4) GPTQ (Grouped-Quantization for Transformers)

주요 특징:

• GPTQ는 트랜스포머 기반 모델을 양자화하기 위해 설계되었습니다.
• 트랜스포머 구조를 고려하여 성능 손실을 최소화합니다.

장점:

• GPT 모델과 같은 대규모 언어 모델에서 효율적.
• 양자화 후에도 안정적인 추론 성능 제공.

단점:

• 트랜스포머 외의 모델에는 적용이 어려움.
  예시:
  → GPT-4 같은 언어 모델에 GPTQ를 적용하면, 더 작은 메모리로 높은 추론 성능을 유지할 수 있습니다.