AI 모델 , 양자화(Quantization) 란?

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안녕하세요!

요즘 챗GPT 같은 대화형 AI부터 그림을 그려주는 AI까지, 정말 똑똑한 AI 모델들이 우리 삶 곳곳에 스며들고 있죠.

그런데 혹시 이런 생각해 보신 적 없으신가요?

"거대한 AI를 어떻게 내 스마트폰이나 노트북에서 바로바로 쓸 수 있는 걸까?"

그 비밀의 열쇠 중 하나가 바로 오늘 이야기할 양자화(Quantization), 우리말로 하면 '양자화'라는 기술입니다.

AI 모델에서 필요 조건인 양자화에 대해 세상에서 알아보도록 하겠습니다 :)

AI 모델 양자화 필요성

우리가 사용하는 AI 모델, 특히 최신 언어 모델(LLM)들은 상상 이상으로 거대합니다.

수천억 개에 달하는 숫자로 이루어진 '파라미터'라는 것을 가지고 있는데, 이게 바로 AI의 지식과 지능을 담고 있는 두뇌 세포 같은 역할을 하고 있습니다.

문제는 이 숫자 하나하나가 굉장히 정밀하다는 점입니다.

예를 들어 '3.1415926535...'처럼 소수점 아래 자릿수가 아주 긴 실수(Floating Point) 형태로 저장되는데, 정밀한 숫자들 덕분에 AI가 섬세하고 정확한 판단을 할 수 있지만 두 가지 큰 문제가 생깁니다.

▶ 메모리 문제 :

정밀한 숫자는 저장하는 데 많은 공간을 차지합니다.

모델이 커질수록 필요한 메모리 용량은 눈덩이처럼 불어나 수십, 수백 기가바이트(GB)에 달하는 모델을 스마트폰에 넣기란 불가능에 가깝습니다.

▶속도 문제:

컴퓨터는 '2+3'처럼 간단한 정수 계산보다 '2.1784 + 3.9871' 같은 복잡한 실수 계산에 훨씬 더 많은 시간과 에너지를 사용합니다.

AI 모델이 수천억 개의 실수 연산을 해야 한다면, 우리가 질문 하나를 던지고 답변을 받기까지 한참을 기다려야 할지도 모릅니다.

바로 이 문제를 해결하기 위해 AI 모델에게 '다이어트'를 시키는 기술이 바로 양자화입니다.

양자화란?

양자화를 가장 쉽게 비유하자면, **'몸무게를 대충 어림잡아 말하는 것'**과 비슷합니다.

예를 들어 A, B, C 세 사람의 몸무게를 아주 정밀한 디지털 체중계로 쟀다고 상상해 보ㄱㅔㅆ습니다.

A: 75.132kg
B: 75.891kg
C: 76.455kg

이 정보를 저장하고 계산하려면 꽤 복잡하겠죠?

그런데 만약 우리가 "그냥 정수로 반올림해서 말하자!"라고 규칙을 정하면 어떻게 될까요?

A: 75kg
B: 76kg
C: 76kg

어떤가요? 소수점 아래 복잡한 숫자들을 **간단한 정수(Integer)**로 바꿨을 뿐인데, 정보가 훨씬 단순해졌습니다.

물론 75.132kg이라는 아주 정확한 정보는 잃어버렸지만, 'A는 대략 75kg이구나'라는 핵심 정보는 여전히 남아있죠.

양자화가 바로 이런 원리입니다.

AI 모델을 구성하는 수많은 정밀한 실수(float) 숫자들을, 표현 범위는 좁지만 훨씬 다루기 쉬운 정수(int) 숫자로 '근사' 또는 '변환'하는 과정입니다. 복잡한 정보를 약간의 손실을 감수하고 단순하게 만들어, 모델의 몸집(메모리)을 줄이고 계산 속도를 높이는 것이죠.

양자화 효과 3가지

그렇다면 양자화를 통해 AI 모델은 구체적으로 어떤 효과를 얻을 수 있을까요?

▶ 가벼워진 몸집 (모델 크기 감소)

보통 32비트(bit)로 표현되는 실수를 8비트 정수로 양자화하면, 숫자 하나를 저장하는 데 필요한 공간이 1/4로 줄어듭니다!

100GB짜리 거대 모델이 25GB로 확 작아지는 덕분에 고사양 서버에서만 돌아가던 AI 모델을 우리 스마트폰이나 자동차, 심지어는 작은 IoT 기기에서도 실행할 수 있게 됩니다.

▶ 빨라진 두뇌 회전 (추론 속도 향상)

앞서 말했듯이, 컴퓨터는 정수 계산을 훨씬 빠르게 처리합니다.

AI 모델의 모든 계산이 단순한 정수 연산으로 바뀌면, 사용자의 질문에 답을 내놓는 '추론' 속도가 비약적으로 빨라집니다.

우리가 AI와 거의 실시간으로 대화할 수 있는 이유도 여기에 있습니다.

▶ 줄어든 에너지 소비 (전력 효율성)

계산이 빨라진다는 것은 그만큼 더 적은 에너지를 사용한다는 의미입니다.

스마트폰에서는 배터리를 아낄 수 있고, 대규모 데이터 센터에서는 막대한 전기 요금과 탄소 배출량을 줄여서 AI 기술을 더 친환경적으로 만드는 핵심 기술의 역할을 하고 있습니다.

양자화 예제

파이썬의 대표적인 딥러닝 라이브러리인 **파이토치(PyTorch)**를 사용해서 양자화가 실제로 모델 크기를 얼마나 줄여주는지 직접 확인해 보겠습니다.

아래 코드는 간단한 인공신경망 모델을 만들고, 양자화를 적용하기 전과 후의 파일 크기를 비교하는 예제입니다.

import torch
import os

# 1. 간단한 인공신경망 모델 정의
# 입력값 10개를 받아 5개의 출력값을 내보내는 간단한 모델입니다.
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 20),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(20, 5)
)

# 2. 양자화 전 모델 파일로 저장하고 크기 확인
# torch.save() 함수를 이용해 모델의 '상태' (학습된 파라미터들)를 저장합니다.
torch.save(model.state_dict(), "original_model.pth")
original_size = os.path.getsize("original_model.pth")
print(f"양자화 전 모델 크기: {original_size} bytes")

# 3. 모델에 동적 양자화(Dynamic Quantization) 적용
# torch.quantization.quantize_dynamic() 함수를 한 줄만 호출하면 끝!
# 모델의 Linear 계층을 8비트 정수(int8)로 계산하도록 바꿔줍니다.
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

# 4. 양자화 후 모델 파일로 저장하고 크기 확인
torch.save(quantized_model.state_dict(), "quantized_model.pth")
quantized_size = os.path.getsize("quantized_model.pth")
print(f"양자화 후 모델 크기: {quantized_size} bytes")

# 5. 크기 비교
print(f"\n모델 크기가 약 {original_size / quantized_size:.1f}배 작아졌습니다!")

# 생성된 파일 삭제
os.remove("original_model.pth")
os.remove("quantized_model.pth")

# --- 실행 결과 예시 ---
# 양자화 전 모델 크기: 1867 bytes
# 양자화 후 모델 크기: 679 bytes
#
# 모델 크기가 약 2.8배 작아졌습니다!

코드와 실행 결과를 확인해보면,

torch.quantization.quantize_dynamic 함수 단 한 줄을 사용했을 뿐인데 모델의 파일 크기가 거의 3분의 1 수준으로 줄어든 것을 확인할 수 있습니다.

모델이 훨씬 복잡하고 커질수록 이 효과는 더욱 극적으로 나타납니다.

이처럼 요즘 AI 프레임워크들은 개발자들이 양자화를 매우 쉽게 적용할 수 있도록 도와주는 기능들을 잘 갖추고 있습니다.

약간의 손실 (정확도와 효율의 줄다리기)

양자화의 가장 큰 고민거리는 바로 *'정확도 손실'*입니다.

정밀한 숫자를 단순한 숫자로 바꾸는 과정에서 어쩔 수 없이 정보의 손실이 발생하기 때문입니다.

몸무게 예시에서 B와 C 모두 '76kg'으로 표현되면서 둘 사이의 미세한 차이가 사라진 것처럼요.

이 손실이 너무 크면 AI 모델이 엉뚱한 대답을 하거나 성능이 크게 저하될 수 있습니다.

그래서 AI 엔지니어들은 '어떻게 하면 정확도 손실은 최소화하면서 양자화의 이점은 최대로 누릴 수 있을까?'를 끊임없이 연구합니다.

마치 고화질 사진을 압축할 때, 화질 저하가 눈에 띄지 않는 최적의 압축률을 찾는 것과 같습니다.

다행히 최근에는 양자화를 진행하면서 약간의 추가 학습(Quantization-Aware Training)을 시키는 등, 정확도 손실을 거의 없애는 놀라운 기술들이 계속해서 등장하고 있어 최대 효율을 찾고 있는 움직임이 많이 보이고있습니다.

마치면서

오늘은 AI를 더 가볍고, 빠르고, 효율적으로 만드는 핵심 기술 '양자화'에 대해 알아봤습니다.

정리하자면, 양자화는 *'AI 모델의 성능 저하를 최소화하면서, 모델을 구성하는 복잡한 숫자들을 단순한 숫자로 바꿔 압축하는 기술'*이라고 할 수 있습니다.

이 기술 덕분에 우리는 강력한 AI를 스마트폰과 같은 일상적인 기기에서 편리하게 사용할 수 있게 되었습니다.

앞으로 AI가 우리 삶에 더욱 깊숙이 들어오는 데 있어, 양자화는 보이지 않는 곳에서 가장 중요한 역할을 하게 될 것입니다.