ONNX 런타임 웹, WebGPU 출시: 웹 브라우저의 기계 학습으로 성능 향상

Microsoft는 최근 ONNX 런타임 웹에 WebGPU 기술을 추가한다고 발표했습니다. 이는 웹 브라우저에서 복잡한 기계 학습 모델을 실행하는 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 현재 Chrome 및 Edge 브라우저는 초기 단계이지만 이 기술을 지원하기 시작했습니다.

ONNX 런타임 Web은 웹 개발자가 기계 학습 모델을 웹 브라우저에 직접 배포하고 하드웨어 가속을 기반으로 여러 백엔드 지원을 제공할 수 있도록 Microsoft에서 출시한 Javascript 라이브러리입니다. WebGPU는 기계 학습 모델에 하드웨어 가속을 제공하여 웹 브라우저에서 보다 효율적인 작업을 달성할 수 있는 새로운 네트워크 API(응용 프로그래밍 인터페이스)입니다. 이전에는 웹 브라우저의 제한된 컴퓨팅 성능으로 인해 복잡한 기계 학습 모델, 특히 대규모 생성 모델의 효율성이 웹 브라우저에서 제한되었습니다. 하지만 WebGPU 기술이 도입되면서 이 문제는 해결될 것으로 예상된다. WebGPU는 이러한 복잡한 기계 학습 모델이 웹 브라우저에서 효율적으로 실행될 수 있도록 장치 GPU의 성능을 잠금 해제하여 성능을 크게 향상시킵니다.

편집자의 이해에 따르면 Microsoft는 WebGPU가 컴퓨팅 셰이더와 같은 고급 기능의 도움을 받아 복잡한 기계 학습 작업 부하를 보다 효율적으로 처리할 수 있다고 밝혔습니다. 또한 WebGPU의 반정밀도(FP16) 지원은 GPU 메모리 사용량과 대역폭 요구 사항을 줄여 컴퓨팅 속도를 더욱 향상시킵니다. 이러한 최적화를 통해 WebGPU는 웹 브라우저에서 직접 보다 효율적이고 확장 가능한 기계 학습 애플리케이션을 추론할 것으로 예상됩니다.

현재 Mac, Windows, ChromeOS 및 Android용 Chrome용 Chrome 113 및 Edge 113 121 WebGPU 지원은 기본적으로 포함됩니다. 이는 개발자가 ONNX Runtime을 시험해 볼 수 있음을 의미합니다. 웹은 WebGPU 가속 리소스를 호출하여 웹 브라우저에서 기계 학습 모델의 실행 성능을 향상시킵니다. 이 기술이 계속해서 발전하고 개선됨에 따라 앞으로는 웹 브라우저에서 더욱 효율적이고 편리한 머신러닝 애플리케이션이 구현되는 모습을 볼 수 있을 것으로 기대됩니다.

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