인공지능(AI) 모델의 규모와 복잡성이 커지면서 모델을 개발하는 기술뿐 아니라 실제 하드웨어에서 효율적으로 실행하는 최적화 기술의 중요성이 높아지고 있다. 특히 AI 활용 범위가 클라우드에서 스마트 기기와 산업용 장비, 로봇 등 엣지 및 피지컬 AI 영역으로 확대되면서 제한된 연산 자원과 메모리 환경에서도 안정적인 성능을 구현해야 하는 과제가 커지고 있다. 반도체 기업과 AI 소프트웨어 기업들은 다양한 하드웨어 환경에서 모델을 효율적으로 배포할 수 있도록 개발 도구와 최적화 기술을 결합하고 있다. AI 모델 경량화·최적화 전문기업 노타가 Arm의 글로벌 개발자 행사에서 자사 기술을 기반으로 구축된 AI 모델 최적화 도구를 선보이며 글로벌 개발자 생태계와의 접점을 확대했다.
노타(대표 채명수)는 미국 산호세에서 열린 ‘Arm Create 2026’에서 글로벌 개발자들을 대상으로 자사 AI 최적화 플랫폼 ‘넷츠프레소(NetsPresso)’ 기반의 ‘Arm AI Model Optimizer’를 직접 활용하는 실습 워크숍을 지원했다.
노타가 미국 산호세에서 열린 ‘Arm Create 2026’에서 글로벌 개발자들을 대상으로 넷츠프레소 기반 ‘Arm AI Model Optimizer’ 핸즈온 워크숍을 지원했다. (사진 제공: 노타)
Arm AI Model Optimizer는 Arm의 AI 개발자 포털인 ‘Arm AI 포털(Arm AI Portal)’의 핵심 구성요소 중 하나로 노타의 AI 모델 최적화 플랫폼 넷츠프레소를 기반으로 구축됐으며, 개발자가 자체 AI 모델을 목표 하드웨어 환경에 맞춰 최적화할 수 있도록 지원한다. 현재 이 도구는 개발자들에게 얼리 액세스(Early Access) 형태로 제공되고 있다.
이번 워크숍은 Arm 생태계에 참여하는 글로벌 개발자들이 Arm AI Model Optimizer를 활용해 AI 모델을 직접 최적화하고, 실제 개발 프로젝트에 적용할 수 있는지 확인하도록 마련됐다. 참가자들은 실습 과정에서 AI 모델을 최적화한 뒤 실행 결과를 확인하고, 기존 개발 과정에 해당 도구를 적용하는 방법을 살펴봤다. 현장에서는 지원 가능한 AI 모델과 하드웨어의 범위, 최적화 전후 결과를 비교하는 방법, 개발자가 자체 환경에서 도구를 평가하는 절차 등에 관한 질문이 이어졌다.
노타는 이번 실습을 통해 글로벌 개발자들이 실제 제품과 서비스 개발 과정에서 필요로 하는 최적화 기능과 활용 조건을 확인했다. AI 모델 최적화는 학습이 완료된 모델을 실제 서비스나 기기에서 실행할 때 필요한 연산량과 메모리 사용량 등을 줄이면서 목표 성능을 확보하는 기술로 모델의 규모가 커질수록 연산에 필요한 자원도 증가하기 때문에 하드웨어 환경에 맞춘 최적화가 중요해진다.
특히 스마트폰과 산업용 장비, 로봇 등 기기 자체에서 AI를 실행하는 엣지 AI 환경에서는 전력 소비와 메모리 용량, 처리 속도 등의 제약을 고려해야 한다. 노타는 넷츠프레소를 통해 이러한 제약에 대응하는 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 제공하고 있다.
모델 양자화·그래프 최적화로 실행 효율 개선…얼리 액세스 기반 활용 사례 확보
Arm AI Model Optimizer에 적용된 넷츠프레소의 주요 기술은 모델 양자화와 그래프 최적화 등이다. 모델 양자화는 AI 모델의 연산에 사용하는 수치 표현의 정밀도를 낮춰 메모리 사용량과 연산 부담을 줄이는 최적화 기법이고, 그래프 최적화는 AI 모델을 구성하는 연산 구조를 분석하고 불필요하거나 비효율적인 연산을 개선해 실행 효율을 높이는 기술이다. 이러한 기술을 활용하면 개발자는 목표 하드웨어의 특성에 맞춰 모델을 최적화하고, 연산량과 메모리 요구사항을 줄이는 방향으로 배포 환경을 구성할 수 있다.
Arm AI Model Optimizer는 개발자가 직접 개발한 AI 모델을 최적화할 수 있도록 지원한다는 점에서 활용 범위가 넓다. 개발자는 자신의 모델과 목표 하드웨어에 맞춰 최적화 작업을 진행하고, 실행 결과를 비교해 실제 애플리케이션에 필요한 성능과 효율성을 검토할 수 있다.
Arm AI 포털은 이러한 최적화 도구와 함께 사전 최적화된 AI 모델 및 성능 분석 정보를 제공하는 개발자 지원 환경이다. Arm은 개발자가 AI 모델을 선택하는 단계부터 최적화와 배포에 이르기까지 필요한 과정을 보다 효율적으로 진행할 수 있도록 포털을 구성하고 있다.
노타의 넷츠프레소 기반 Arm AI Model Optimizer는 이 가운데 개발자가 보유한 맞춤형 모델을 목표 하드웨어에 맞춰 최적화하는 역할을 담당한다. 이번 워크숍에 참여한 개발자들은 행사 이후에도 얼리 액세스를 통해 자신의 개발 환경에서 Arm AI Model Optimizer를 지속적으로 시험할 수 있고, 각자 보유한 AI 모델과 하드웨어, 프로젝트별 요구사항에 따라 최적화 실험을 진행하고 결과에 대한 피드백을 제공한다.
노타와 Arm은 이러한 피드백을 바탕으로 다양한 모델과 하드웨어 환경에서의 실제 활용 사례를 축적하고, 도구의 기능과 사용성을 개선할 계획이다. 노타 입장에서는 Arm 개발자 생태계에서 확보한 실사용 경험을 넷츠프레소 플랫폼 고도화에 반영할 수 있다는 점에서도 의미가 있다. 또한 글로벌 개발자들이 자체 프로젝트에서 최적화 도구를 검증하는 과정은 향후 기업 고객의 솔루션 도입 가능성을 확인하는 접점이 될 수 있다.
노타는 Arm 개발자 생태계에서 확인한 기술적 요구사항을 기반으로 넷츠프레소의 최적화 기능을 강화하고, 글로벌 기업 고객을 대상으로 한 사업 기회를 확대한다는 전략이다.
채명수 노타 대표는 “이번 워크숍에서는 전 세계 개발자들이 실제 제품과 서비스 개발 과정에서 넷츠프레소 기반 Arm AI Model Optimizer를 활용할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다”며 “Arm 개발자 생태계에서 확인한 최적화 요구사항을 바탕으로 넷츠프레소 플랫폼 경쟁력을 강화하고, 기업 고객의 도입을 지원하며 글로벌 사업 기회를 확대해 나가겠다”고 말했다.
Arm도 AI 개발 과정에서 모델 선택부터 최적화, 배포까지 연결되는 통합 개발 환경의 중요성을 강조했다.
샤르바니 로이(Sharbani Roy) Arm AI 및 개발자 플랫폼 부문 부사장은 “개발자들이 최상의 AI 애플리케이션을 구축하려면 AI 모델 선택부터 배포까지 빠르고 간편하게 진행할 수 있는 환경이 필수적”이라며 “Arm AI 포털은 사전 최적화된 AI 모델과 성능 분석 정보, 최적화 도구를 통합 제공해 Arm 기반 AI 애플리케이션 개발을 가속화한다”고 설명했다. 이어 “AI 포털의 핵심 요소인 Arm AI Model Optimizer는 개발자가 자체 개발한 맞춤형 모델을 최적화해 새로운 AI 애플리케이션에 필요한 성능과 효율성 요구사항을 충족하도록 지원한다”고 덧붙였다.
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