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퀄컴, 초저전력 AI 이미지 생성을 위해 안드로이드 폰에서 안정적인 확산 시연

심심해❤️

2 1447 3 2023.02.25 09:40

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퀄컴, 초저전력 AI 이미지 생성을 위한 안드로이드 폰의 안정적인 확산 시연
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2023/02/25/9bdd642d9206199845d10acd66684be7.jpg" alt="퀘이사존"> AI는 수년 동안 유비쿼터스 화두였으며 어디에나 존재합니다. 모바일 SoC와 데스크톱 프로세서 모두 이미 몇 세대 전부터 AI 가속 기능을 탑재하고 있지만, 개인이 자신의 디바이스에서 로컬로 AI로 무엇을 할 수 있을까요? 비교적 최근까지는 적어도 직접적으로는 많지 않았습니다. 하지만 작년 한 해 동안 로컬에서 AI로 작업하는 것이 훨씬 더 쉬워진 몇 가지 오픈 소스 프로젝트가 등장했습니다.
 그중에서도 게이머가 강력한 그래픽 카드에서 스테이블 디퓨전 제너레이티브 AI를 실행할 수 있게 해주는 스크립트만큼 악명 높은 것은 없습니다. 지포스 카드만 있으면 누구나 쉽게 접근할 수 있는 AI 아트가 폭발적으로 증가하면서 특정 커뮤니티에서 엄청난 토론이 벌어졌습니다. 이제 안드로이드 스마트폰에서도 Stable Diffusion을 실행할 수 있게 되어, 퀄컴 덕분에 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2023/02/25/e3e405d2a946fbc6190230d215d34e0e.jpg" alt="퀘이사존"> 아직은 파일을 사용할 수 없기 때문에 정확히 실행할 수는 없습니다. 하지만 Qualcomm은 이 성과를 자랑하는 짧은 동영상(아래)과 블로그 게시물을 게시했습니다. 이 동영상은 간단한 Stable Diffusion 인터페이스를 사용하여 Snapdragon 8 2세대 기반 디바이스가 512x512 해상도 이미지를 15초 이내에 20단계로 생성하는 것을 보여 주며, 이는 놀랍도록 인상적입니다. 데모 기기에 탑재된 스냅드래곤 8세대 2 프로세서는 10와트 미만의 전력을 소비합니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2023/02/25/3f06fbe82969d81e5bdba13245489bd0.jpg" alt="퀘이사존"> 비교를 위해, GeForce RTX 2060 카드는 200와트까지 소비하여 동일한 작업을 약 절반의 시간 만에 수행할 수 있습니다. 물론 지포스 카드는 성능 저하 없이 몇 개의 이미지를 일괄 처리할 수 있지만, 다시 말하지만 20배나 많은 전력을 소비하는 장치에 대해 이야기하고 있으며 여전히 나머지 PC 전체가 지원해야 합니다. 그런 맥락에서 보면 Qualcomm의 이번 성과는 놀랍기 그지없습니다.
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2023/02/25/bdb492c559182a2d9fa3756756cf3472.jpg" alt="퀘이사존"> 이 모바일 칩 회사의 속도 기록은 인정하지만, Android에서 이 기록을 달성한 것은 이번이 처음이라는 주장은 검증이 필요합니다. 개발자 아이본 황은 얼마 전에 스냅드래곤 865에서 스테이블 디퓨전을 작동시켰지만, 이 해킹 설정은 이미지 하나를 만드는 데 한 시간이 걸렸습니다. 아마도 최신 SoC의 가속기가 아닌 스냅드래곤의 64비트 ARM CPU에서만 실행되었을 가능성이 높습니다. OpenCL을 사용하면 기술적으로 거의 모든 시스템에서 안정적인 확산을 실행할 수 있습니다.
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2023/02/25/67bffcfae83567a32658d4cba9e067c9.jpg" alt="퀘이사존"> 실제로 퀄컴 자체의 설명에 따르면 이는 "풀 스택" 최적화를 통해서만 가능합니다. 스테이블 디퓨전을 사용한 이미지 생성은 하나 이상의 AI 모델을 포함하는 여러 단계의 프로세스이며, 퀄컴의 AI 연구 부서는 모든 단계에서 스냅드래곤 SoC에 맞게 프로세스를 최적화해야 했습니다. 가장 중요한 변화는 오픈 소스 Stable Diffusion 1.5 모델을 GPU가 선호하는 FP32 데이터 유형에서 정확도가 낮은 INT8 데이터 유형으로 정량화하는 것이었습니다.
 일반적으로 이러한 변경은 모델에서 얻을 수 있는 결과에 해로운 영향을 미칠 수 있지만, 퀄컴은 "AI 모델 효율성 툴킷" 정량화 도구인 AIMET을 사용하면 정확도에 미치는 영향을 최소화하면서 추론에 필요한 메모리 대역폭을 줄여 성능을 높이고 전력을 절약할 수 있다고 말합니다. 안정 확산 기반 모델 외에도 텍스트 인코더와 변형 자동 인코더 등 이미지 생성에 사용되는 다른 AI도 변환되었습니다. 이는 소프트웨어가 대상 장치에 적합하도록 하기 위해 필요한 작업이었습니다. <iframe allowfullscreen="" frameborder="0" src="//www.youtube.com/embed/B-uojHRr7HE" width="640" height="360" class="note-video-clip"></iframe> 궁극적으로 클라우드 가속 없이 저전력 핸드셋에서 직접 실행되는 실제 AI 이미지 생성이라는 결과를 데모 비디오에서 확인할 수 있습니다. 그리고 인터넷 연결 없이도 이 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 매우 인상적인 성과이며 주목할 만한 가치가 있습니다.

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