이 문서는 Intel의 OpenVINO™ 툴킷과 AI PC의 특성을 상세히 설명하는 제품 설명서입니다. 특히 OpenVINO™ 툴킷과 최신 Intel® Core™ Ultra 프로세서를 활용한 AI PC가 다양한 AI 애플리케이션을 어떻게 지원하는지에 대한 내용이 담겨 있습니다.
문서의 주요 내용
1. AI PC란 무엇인가?
AI PC는 최신 Intel® Core™ Ultra 프로세서를 탑재한 PC로, 생산성, 창의성, 보안 측면에서 새로운 AI 경험을 제공합니다. 이 시스템은 CPU, GPU, NPU(Neural Processing Unit)를 조합하여 더 강력한 AI 기능을 제공하며, 이러한 조합은 AI 기반 애플리케이션의 실행을 강화합니다. 예를 들어 사진, 비디오, 음악 편집, 바이러스 및 위협 탐지, 협업 효과, 콘텐츠 생성, 개인 AI 비서 등 다양한 AI 작업에 활용됩니다.
2027년까지 AI PC는 전 세계 PC 출하량의 약 60%를 차지할 것으로 예상되며, 이는 2024년 약 5000만 대의 출하량에 비해 상당히 증가한 수치입니다.
2. OpenVINO™ 툴킷이란 무엇인가?
OpenVINO™는 AI 워크로드를 최적화하고 배포하는 오픈 소스 소프트웨어 키트입니다. 이를 통해 생성 AI(Generative AI), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 자연어 처리(NLP), 대규모 언어 모델(Large Language Models) 등 다양한 AI 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 이 툴킷은 Intel의 CPU, GPU, NPU를 모두 활용하여 AI 작업을 가속화하고, 여러 플랫폼에서 AI 접근성을 높입니다.
3. AI 작업에 어떤 가속화가 가능한가?
OpenVINO™를 사용하면 AI 작업, 딥러닝 추론, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 추천 시스템 등의 작업을 가속화할 수 있습니다. 이 툴킷은 Intel의 CPU, GPU, NPU를 지원하여, 각 작업에 적합한 최적의 성능을 발휘합니다. 예를 들어 CPU는 저지연, 단일 추론 작업에 적합하며, GPU는 병렬 처리와 대용량 AI 작업에 유리합니다. NPU는 지속적인 AI 작업과 AI 오프로드에 적합합니다.
4. OpenVINO™의 모델 최적화 기능
OpenVINO™는 딥러닝 모델의 추론 성능을 향상시키는 여러 가지 최적화 기술을 제공합니다.
- Post-training Quantization: 딥러닝 모델의 추론 성능을 최적화하는 기술로, 모델 재훈련이나 미세 조정 없이 8비트 정수 양자화를 적용합니다.
- Training-time Optimization: 양자화 인식 학습(Quantization-aware Training), 구조화 및 비구조화 가지치기(Pruning)와 같은 다양한 학습 최적화 기법을 지원합니다.
- Weight Compression: 대규모 언어 모델의 크기를 줄이고 추론 속도를 높이는 데 사용되는 방법입니다.
이러한 기술들을 통해 신경망 크기가 줄어들고 학습 시간은 단축되며, 더 컴팩트한 모델을 만들어 딥러닝 추론 속도를 개선할 수 있습니다.
5. OpenVINO™ Runtime
OpenVINO™ Runtime은 여러 컴퓨팅 아키텍처(CPU, GPU, NPU 및 서드파티 ARM CPU)에서 통일된 API를 통해 추론을 실행할 수 있도록 하는 도구입니다. 이 API는 C, C++, Python, JavaScript 등의 인터페이스를 지원하며, 각 하드웨어 유형에 맞는 플러그인을 동적으로 로딩합니다.
이를 통해 AI 추론이 다중 하드웨어 타겟에서 원활하게 실행되며, 사용자가 여러 코드 경로를 유지할 필요 없이 고성능을 달성할 수 있습니다.
6. Neural Network Compression Framework (NNCF)
NNCF는 신경망 모델 최적화를 위한 오프라인 도구입니다. 이 도구는 32비트에서 16비트, 8비트, 4비트 양자화, 가지치기 등의 최적화 기법을 지원합니다. 이를 통해 더 작은 모델을 생성하여 추론 속도를 개선할 수 있습니다.
7. 모델 변환 API 및 도구
OpenVINO™는 다양한 학습 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, ONNX, PaddlePaddle, Keras 등)에서 학습된 모델을 가져와서 이를 통합된 중간 표현(IR) 파일로 변환하는 도구를 제공합니다. API 호출 두 번으로 모델을 FP32 또는 FP16으로 변환할 수 있으며, OpenVINO Converter(OVC) 명령어 도구도 동일한 결과를 제공합니다.
이 변환을 통해 하드웨어에 맞는 데이터 유형으로 모델을 변환하고, 추가적으로 NNCF를 사용하여 더 작은 데이터 유형(INT8/INT4)으로 최적화할 수 있습니다.
8. OpenVINO™ 모델 서버 (OVMS)
OpenVINO™ 모델 서버는 C++로 구현된 고성능 모델 제공 시스템입니다. Intel 아키텍처에 최적화된 이 서버는 TensorFlow Serving 및 KServe와 동일한 아키텍처와 API를 사용하지만, OpenVINO™를 활용한 추론 실행을 통해 더 높은 성능을 제공합니다. gRPC 또는 REST API를 통해 추론 서비스를 제공하여, 새로운 알고리즘이나 AI 실험을 쉽게 배포할 수 있습니다.
9. 성능 벤치마크 및 성공 사례
OpenVINO™ 툴킷과 관련된 성능 벤치마크 및 다양한 성공 사례가 문서에 포함되어 있으며, 이를 통해 OpenVINO™의 효용성을 입증합니다.
이 문서는 OpenVINO™ 툴킷을 사용한 AI 애플리케이션 개발의 가능성과 성능 향상 방법을 설명하며, AI PC의 발전이 향후 PC 시장의 트렌드를 어떻게 변화시킬지에 대한 전망도 제시합니다.
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이 문서는 Intel의 OpenVINO™ 툴킷과 AI PC의 특성을 상세히 설명하는 제품 설명서입니다. 특히 OpenVINO™ 툴킷과 최신 Intel® Core™ Ultra 프로세서를 활용한 AI PC가 다양한 AI 애플리케이션을 어떻게 지원하는지에 대한 내용이 담겨 있습니다.
문서의 주요 내용
1. AI PC란 무엇인가?
AI PC는 최신 Intel® Core™ Ultra 프로세서를 탑재한 PC로, 생산성, 창의성, 보안 측면에서 새로운 AI 경험을 제공합니다. 이 시스템은 CPU, GPU, NPU(Neural Processing Unit)를 조합하여 더 강력한 AI 기능을 제공하며, 이러한 조합은 AI 기반 애플리케이션의 실행을 강화합니다. 예를 들어 사진, 비디오, 음악 편집, 바이러스 및 위협 탐지, 협업 효과, 콘텐츠 생성, 개인 AI 비서 등 다양한 AI 작업에 활용됩니다.
2027년까지 AI PC는 전 세계 PC 출하량의 약 60%를 차지할 것으로 예상되며, 이는 2024년 약 5000만 대의 출하량에 비해 상당히 증가한 수치입니다.
2. OpenVINO™ 툴킷이란 무엇인가?
OpenVINO™는 AI 워크로드를 최적화하고 배포하는 오픈 소스 소프트웨어 키트입니다. 이를 통해 생성 AI(Generative AI), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 자연어 처리(NLP), 대규모 언어 모델(Large Language Models) 등 다양한 AI 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 이 툴킷은 Intel의 CPU, GPU, NPU를 모두 활용하여 AI 작업을 가속화하고, 여러 플랫폼에서 AI 접근성을 높입니다.
3. AI 작업에 어떤 가속화가 가능한가?
OpenVINO™를 사용하면 AI 작업, 딥러닝 추론, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 추천 시스템 등의 작업을 가속화할 수 있습니다. 이 툴킷은 Intel의 CPU, GPU, NPU를 지원하여, 각 작업에 적합한 최적의 성능을 발휘합니다. 예를 들어 CPU는 저지연, 단일 추론 작업에 적합하며, GPU는 병렬 처리와 대용량 AI 작업에 유리합니다. NPU는 지속적인 AI 작업과 AI 오프로드에 적합합니다.
4. OpenVINO™의 모델 최적화 기능
OpenVINO™는 딥러닝 모델의 추론 성능을 향상시키는 여러 가지 최적화 기술을 제공합니다.
- Post-training Quantization: 딥러닝 모델의 추론 성능을 최적화하는 기술로, 모델 재훈련이나 미세 조정 없이 8비트 정수 양자화를 적용합니다.
- Training-time Optimization: 양자화 인식 학습(Quantization-aware Training), 구조화 및 비구조화 가지치기(Pruning)와 같은 다양한 학습 최적화 기법을 지원합니다.
- Weight Compression: 대규모 언어 모델의 크기를 줄이고 추론 속도를 높이는 데 사용되는 방법입니다.
이러한 기술들을 통해 신경망 크기가 줄어들고 학습 시간은 단축되며, 더 컴팩트한 모델을 만들어 딥러닝 추론 속도를 개선할 수 있습니다.
5. OpenVINO™ Runtime
OpenVINO™ Runtime은 여러 컴퓨팅 아키텍처(CPU, GPU, NPU 및 서드파티 ARM CPU)에서 통일된 API를 통해 추론을 실행할 수 있도록 하는 도구입니다. 이 API는 C, C++, Python, JavaScript 등의 인터페이스를 지원하며, 각 하드웨어 유형에 맞는 플러그인을 동적으로 로딩합니다.
이를 통해 AI 추론이 다중 하드웨어 타겟에서 원활하게 실행되며, 사용자가 여러 코드 경로를 유지할 필요 없이 고성능을 달성할 수 있습니다.
6. Neural Network Compression Framework (NNCF)
NNCF는 신경망 모델 최적화를 위한 오프라인 도구입니다. 이 도구는 32비트에서 16비트, 8비트, 4비트 양자화, 가지치기 등의 최적화 기법을 지원합니다. 이를 통해 더 작은 모델을 생성하여 추론 속도를 개선할 수 있습니다.
7. 모델 변환 API 및 도구
OpenVINO™는 다양한 학습 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, ONNX, PaddlePaddle, Keras 등)에서 학습된 모델을 가져와서 이를 통합된 중간 표현(IR) 파일로 변환하는 도구를 제공합니다. API 호출 두 번으로 모델을 FP32 또는 FP16으로 변환할 수 있으며, OpenVINO Converter(OVC) 명령어 도구도 동일한 결과를 제공합니다.
이 변환을 통해 하드웨어에 맞는 데이터 유형으로 모델을 변환하고, 추가적으로 NNCF를 사용하여 더 작은 데이터 유형(INT8/INT4)으로 최적화할 수 있습니다.
8. OpenVINO™ 모델 서버 (OVMS)
OpenVINO™ 모델 서버는 C++로 구현된 고성능 모델 제공 시스템입니다. Intel 아키텍처에 최적화된 이 서버는 TensorFlow Serving 및 KServe와 동일한 아키텍처와 API를 사용하지만, OpenVINO™를 활용한 추론 실행을 통해 더 높은 성능을 제공합니다. gRPC 또는 REST API를 통해 추론 서비스를 제공하여, 새로운 알고리즘이나 AI 실험을 쉽게 배포할 수 있습니다.
9. 성능 벤치마크 및 성공 사례
OpenVINO™ 툴킷과 관련된 성능 벤치마크 및 다양한 성공 사례가 문서에 포함되어 있으며, 이를 통해 OpenVINO™의 효용성을 입증합니다.
이 문서는 OpenVINO™ 툴킷을 사용한 AI 애플리케이션 개발의 가능성과 성능 향상 방법을 설명하며, AI PC의 발전이 향후 PC 시장의 트렌드를 어떻게 변화시킬지에 대한 전망도 제시합니다.
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