오픈 뉴럴 네트워크 익스체인지(ONNX)

ONNX란 무엇인가요?

오픈 뉴럴 네트워크 익스체인지(ONNX)는 다양한 플랫폼과 도구 간의 머신러닝 모델 상호 교환을 촉진하기 위해 만들어진 오픈 소스 포맷입니다. Facebook과 Microsoft의 협업으로 탄생한 ONNX는 2017년 9월 공식적으로 출시되었습니다. ONNX는 서로 다른 머신러닝 프레임워크 간의 다리 역할을 하며, 개발자가 모델을 구조 변경이나 재학습 없이 이식할 수 있도록 합니다. 이러한 표준화는 다양한 환경에서 모델을 더 효율적이고 유연하게 배포할 수 있게 해줍니다.

ONNX의 주요 특징

1. 상호운용성: ONNX는 TensorFlow, PyTorch, Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK) 등 주요 머신러닝 프레임워크 간 모델을 원활하게 교환할 수 있도록 설계되었습니다. 이 상호운용성은 딥러닝뿐 아니라 전통적인 머신러닝 모델에도 적용되어, 개발자가 특정 생태계에 종속되지 않고 다양한 도구의 강점을 활용할 수 있게 합니다.
2. 표준화: ONNX는 공통 연산자 및 데이터 타입을 포함한 통합 포맷을 제공합니다. 이러한 표준화는 모델이 플랫폼 간 이동 시 일관성과 기능성을 보장하여, 독점적인 포맷에서 흔히 발생하는 호환성 문제를 완화합니다.
3. 커뮤니티 주도: ONNX의 성공과 발전은 활발한 개발자 및 조직 커뮤니티 덕분입니다. 이 협력적 노력 덕분에 ONNX는 정기적으로 업데이트 및 개선되며, AI 모델 배포의 혁신을 이끌고 있습니다.
4. 하드웨어 최적화: ONNX는 여러 하드웨어 플랫폼을 지원하여, GPU·CPU 등 다양한 디바이스에서의 모델 성능을 향상시키기 위한 최적화를 제공합니다. 이 기능은 자원이 제한된 환경이나 프로덕션 시스템에서 추론 시간을 개선하는 데 중요합니다.
5. 버전 관리 및 호환성: ONNX는 하위 호환성을 유지하여, 이전 버전으로 개발된 모델도 최신 환경에서 효과적으로 동작하도록 보장합니다. 이를 통해 모델의 진화가 기능이나 성능 저하 없이 가능해집니다.

ONNX 런타임

ONNX 런타임은 ONNX 모델을 실행하는 고성능 엔진으로, 다양한 하드웨어와 플랫폼에서 효율적 동작을 보장합니다. 여러 최적화 기능과 다양한 실행 프로바이더를 지원하여, AI 모델의 프로덕션 배포에 필수적인 역할을 합니다. ONNX 런타임은 PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등 다양한 프레임워크의 모델과 통합할 수 있습니다. 그래프 최적화와 하드웨어별 가속기 할당을 적용하여, 기존 프레임워크 대비 우수한 성능을 제공합니다.

활용 사례 및 예시

1. 의료: 의료 영상 분야에서 ONNX는 MRI 스캔의 종양 탐지 등 딥러닝 모델을 다양한 진단 플랫폼에 배포하는 데 사용됩니다.
2. 자동차: 자율주행차에서 ONNX는 실시간 의사결정 지원을 위한 객체 탐지 모델 통합에 핵심 역할을 합니다.
3. 소매: ONNX는 전자상거래 추천 시스템 배포를 간소화하여, 다양한 프레임워크에서 학습된 모델로 개인화 쇼핑 경험을 강화합니다.
4. 제조: 예지 유지보수 모델을 한 프레임워크에서 개발하고, 공장 시스템에 ONNX로 배포하여 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
5. 금융: 한 프레임워크에서 제작된 이상거래 탐지 모델을 ONNX로 은행 시스템에 통합해, 사기 방지 대책을 강화합니다.
6. 농업: ONNX는 작물·토양 모델을 다양한 농업 관리 시스템에 통합해, 정밀 농업을 지원합니다.
7. 교육: 적응형 학습 시스템은 ONNX를 활용해 다양한 교육 플랫폼에서 맞춤형 학습 경험을 제공하는 AI 모델을 통합합니다.

ONNX와 호환되는 인기 프레임워크

• PyTorch: 동적 계산 그래프와 사용 편의성으로 연구·개발 분야에서 널리 쓰입니다.
• TensorFlow: Google에서 개발한 종합 프레임워크로, 머신러닝 모델 구축 및 배포를 위한 API를 제공합니다.
• Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK): 딥러닝 모델 학습에 효율적이며, 음성·이미지 인식 분야에 주로 활용됩니다.
• Apache MXNet: Amazon이 지원하며, 클라우드·모바일 플랫폼에서의 유연성과 효율성이 뛰어납니다.
• Scikit-Learn: 전통적인 머신러닝 알고리즘에 인기가 높으며, sklearn-onnx를 통한 ONNX 변환을 지원합니다.
• Keras: TensorFlow 위에서 동작하는 고수준 API로, 빠른 실험에 중점을 둡니다.
• Apple Core ML: iOS 앱에 모델 통합을 지원하며, ONNX 변환도 지원합니다.

ONNX 사용의 장점

• 프레임워크 유연성: ONNX는 다양한 머신러닝 프레임워크 간 전환을 가능하게 해, 모델 개발과 배포의 유연성을 높입니다.
• 배포 효율성: 모델을 별다른 수정 없이 다양한 플랫폼과 디바이스에 배포할 수 있습니다.
• 커뮤니티 및 업계 지원: 활발한 커뮤니티와 업계 후원으로 ONNX는 지속적으로 개선되고 널리 채택되고 있습니다.

ONNX 도입 시 과제

• 변환 과정의 복잡성: 커스텀 레이어나 연산이 포함된 모델의 ONNX 포맷 변환은 복잡할 수 있습니다.
• 버전 호환성: ONNX 및 프레임워크의 서로 다른 버전 간 호환성 확보가 어려울 수 있습니다.
• 독점 연산 지원 제한: 일부 고급 연산은 ONNX에서 지원되지 않아, 특정 시나리오에서는 적용에 한계가 있습니다.

ONNX(오픈 뉴럴 네트워크 익스체인지) 이해하기

오픈 뉴럴 네트워크 익스체인지(ONNX)는 다양한 머신러닝 프레임워크 간 AI 모델 상호 교환을 촉진하기 위해 설계된 오픈 소스 포맷입니다. 딥러닝 모델을 표현하는 단일하고 이식 가능한 포맷을 제공함으로써, 다양한 플랫폼에 원활하게 배포할 수 있다는 점에서 AI 커뮤니티에서 각광받고 있습니다. 아래는 ONNX와 관련된 주요 논문들을 요약한 내용입니다.

1. MLIR을 이용한 ONNX 신경망 모델 컴파일

• 저자: Tian Jin, Gheorghe-Teodor Bercea, Tung D. Le, Tong Chen, Gong Su, Haruki Imai, Yasushi Negishi, Anh Leu, Kevin O’Brien, Kiyokuni Kawachiya, Alexandre E. Eichenberger
• 요약: 본 논문은 onnx-mlir 컴파일러가 MLIR(Multi-Level Intermediate Representation) 인프라를 이용해 ONNX 모델을 실행 가능한 코드로 변환하는 과정을 다룹니다. 저자들은 ONNX 모델 추론을 최적화하는 두 가지 새로운 MLIR 다이얼렉트를 소개합니다. 이 연구는 다양한 컴퓨팅 환경에서 모델 이식성과 최적화를 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.

2. Sionnx: ONNX 적합성 자동 단위 테스트 생성기

• 저자: Xinli Cai, Peng Zhou, Shuhan Ding, Guoyang Chen, Weifeng Zhang
• 요약: 이 논문은 다양한 구현에서 ONNX 연산자 규격 준수를 검증하기 위한 단위 테스트를 자동으로 생성하는 프레임워크인 Sionnx를 소개합니다. 고수준 Operator Specification Language(OSL)를 활용하여 Sionnx는 폭넓은 테스트 커버리지를 보장하며, 프레임워크 간 검증의 신뢰성을 높입니다. 이 도구는 ONNX 모델 실행의 일관성과 신뢰성을 유지하는 데 필수적입니다.

3. QONNX: 임의 정밀 양자화 신경망 표현

• 저자: Alessandro Pappalardo, Yaman Umuroglu, Michaela Blott, Jovan Mitrevski, Ben Hawks, Nhan Tran, Vladimir Loncar, Sioni Summers, Hendrik Borras, Jules Muhizi, Matthew Trahms, Shih-Chieh Hsu, Scott Hauck, Javier Duarte
• 요약: 본 논문은 ONNX 포맷을 임의 정밀 양자화 신경망까지 확장한 내용을 다룹니다. Quant, BipolarQuant, Trunc와 같은 새로운 연산자를 QONNX(Quantized ONNX) 포맷에 도입함으로써 저정밀 양자화의 효율적 표현이 가능해졌습니다. 이 발전은 다양한 정밀도 요구가 있는 하드웨어에서 더욱 효율적으로 신경망을 배포할 수 있게 합니다.