AI 모델의 크기가 커지면서 모델을 어떻게 작고 효율적으로 만들 것인지도 중요한 기술 과제가 되고 있습니다.
대형 AI 모델에는 수많은 Weight(웨이트·가중치)와 Neuron(뉴런·입력정보를 받아 계산하는 신경망의 기본 단위)이 존재합니다.
하지만 모델 안에 있는 모든 요소가 똑같이 중요한 역할을 하는 것은 아닙니다.
결과에 거의 영향을 주지 않는 가중치나 서로 비슷한 역할을 하는 구조도 존재할 수 있습니다.
이런 부분을 찾아 제거하는 기술이 Pruning(프루닝·가지치기)입니다.
1. AI 모델 프루닝이란 무엇인가?
Pruning은 영어로 가지치기를 의미합니다.
나무에서 불필요한 가지를 잘라내듯 AI 모델에서 중요도가 낮은 가중치나 뉴런, 채널, Attention Head, 레이어 등을 줄이는 기술입니다.
프루닝의 목표는 단순히 모델 파일을 작게 만드는 것이 아닙니다.
필요하지 않은 계산을 제거해 모델이 사용하는 메모리와 연산량을 줄이면서 원래 성능을 가능한 한 유지하는 것이 중요합니다.
프루닝은 Quantization(양자화·모델에서 사용하는 숫자의 정밀도를 낮추는 기술)과 함께 대표적인 AI 모델 경량화 기술로 사용됩니다.
두 기술 모두 모델을 효율적으로 만든다는 목적은 같지만 작동 방식에는 차이가 있습니다.
2. AI 모델에는 왜 불필요한 부분이 생길까?
AI 모델을 만들 때 어떤 뉴런과 연결이 최종적으로 중요한 역할을 할지 처음부터 정확하게 알기는 어렵습니다.
그래서 충분히 큰 신경망을 만든 뒤 많은 데이터를 이용해 학습하는 방법이 사용됩니다.
학습이 끝난 모델을 분석하면 결과에 큰 영향을 주는 부분도 있지만 상대적으로 영향이 작은 가중치가 존재할 수 있습니다.
서로 비슷한 기능을 수행하는 구조가 중복되어 있을 수도 있습니다.
이를 Redundancy(리던던시·같거나 비슷한 기능이 여러 곳에 중복된 상태)라고 볼 수 있습니다.
모델이 충분히 크다면 일부 요소를 제거하더라도 남아 있는 구조가 비슷한 기능을 수행할 수 있습니다.
프루닝은 이런 특성을 이용해 모델 안에서 중요도가 낮은 부분을 줄입니다.
3. 가중치 프루닝은 어떻게 작동할까?
가장 기본적인 방법 가운데 하나는 값이 매우 작은 가중치를 찾아 제거하는 것입니다.
AI 모델의 가중치는 각각 다른 값을 가지고 있습니다.
일부 가중치의 절댓값이 매우 작다면 모델의 최종 결과에 미치는 영향도 상대적으로 작을 가능성이 있습니다.
이런 가중치를 0으로 만들면 해당 연결은 사실상 사용하지 않는 것과 비슷한 상태가 됩니다.
모델 안에서 0인 값이 많아지면 Sparse Model(스파스 모델·0이나 비어 있는 값이 많은 희소한 구조의 모델)이 만들어집니다.
가중치를 제거하는 기준이 반드시 크기만 있는 것은 아닙니다.
특정 가중치를 제거했을 때 모델 성능이 얼마나 변하는지를 분석해 중요도를 판단할 수도 있습니다.
결국 프루닝의 핵심은 어떤 요소를 없애도 성능에 미치는 영향이 작은지를 찾는 것입니다.
4. 비정형 프루닝이란 무엇인가?
Unstructured Pruning(언스트럭처드 프루닝·개별 가중치를 하나씩 선택해 제거하는 방식)은 매우 세밀하게 가중치를 줄일 수 있다는 장점이 있습니다.
모델 전체에서 영향이 작은 값을 찾아 개별적으로 제거합니다.
예를 들어 하나의 행렬 안에서도 중요한 값은 그대로 남겨두고 필요성이 낮은 값만 0으로 바꿀 수 있습니다.
성능을 유지하면서 많은 가중치를 제거할 가능성이 있다는 점은 장점입니다.
하지만 문제가 하나 있습니다.
남아 있는 값의 위치가 불규칙해질 수 있습니다.
일반적인 GPU는 규칙적인 행렬 계산을 매우 빠르게 처리하도록 만들어져 있습니다.
가중치가 불규칙하게 비어 있으면 GPU가 그 부분을 효과적으로 건너뛰지 못할 수도 있습니다.
그래서 모델의 가중치 수는 크게 줄었는데 실제 실행속도는 기대만큼 빨라지지 않는 경우도 있습니다.
5. 정형 프루닝은 무엇이 다른가?
Structured Pruning(스트럭처드 프루닝·일정한 구조 단위로 모델의 일부를 제거하는 방식)은 개별 가중치를 하나씩 없애는 대신 뉴런, 채널, Attention Head, 레이어 같은 구조 단위를 제거합니다.
예를 들어 특정 레이어의 채널 수를 줄이거나 필요성이 낮은 Attention Head를 통째로 제거할 수 있습니다.
이 방식의 장점은 실제 모델 구조가 단순해진다는 것입니다.
계산해야 할 행렬의 크기 자체가 작아질 수 있기 때문에 일반적인 GPU에서도 속도 개선으로 연결되기 쉽습니다.
반대로 구조 단위로 제거하기 때문에 중요한 요소까지 함께 없어질 위험이 있습니다.
잘못된 부분을 제거하면 정확도나 답변 품질이 빠르게 떨어질 수 있습니다.
그래서 어떤 구조를 제거할지 판단하는 것이 매우 중요합니다.
6. Attention Head도 프루닝할 수 있을까?
Transformer(트랜스포머·문장 안의 정보 관계를 계산하는 AI 모델 구조)에는 Multi-Head Attention(멀티헤드 어텐션·여러 관점에서 입력정보의 관계를 동시에 분석하는 구조)이 사용됩니다.
여러 개의 Attention Head가 서로 다른 관점에서 토큰 사이의 관계를 살펴봅니다.
모든 Head가 항상 동일한 중요성을 가지는 것은 아닐 수 있습니다.
학습이 끝난 모델을 분석했을 때 일부 Head가 특정 작업에 거의 영향을 주지 않는다면 제거 대상이 될 수 있습니다.
이를 Head Pruning(헤드 프루닝·중요도가 낮은 Attention Head를 제거하는 방식)이라고 볼 수 있습니다.
다만 한 작업에서는 중요하지 않아 보이던 Head가 다른 종류의 질문이나 언어에서는 중요한 역할을 할 가능성도 있습니다.
그래서 프루닝한 모델은 다양한 데이터와 작업에서 다시 성능을 평가해야 합니다.
7. 프루닝 후 다시 학습하는 이유
모델에서 일부 가중치나 구조를 제거하면 기존의 계산 균형이 달라집니다.
그래서 프루닝 직후에는 모델 성능이 일부 떨어질 수 있습니다.
이때 Fine-tuning(파인튜닝·이미 학습된 모델에 추가 학습을 진행해 성능을 조정하는 과정)을 사용합니다.
남아 있는 가중치를 다시 학습해 제거된 부분의 영향을 보완하는 것입니다.
한 번에 모델의 많은 부분을 제거하는 것보다 조금씩 프루닝하고 다시 학습하는 과정을 반복하기도 합니다.
예를 들어 일부 가중치를 제거한 뒤 파인튜닝하고, 다시 중요도가 낮은 부분을 찾아 추가로 제거하는 방식입니다.
이렇게 하면 모델의 성능 변화를 확인하면서 점진적으로 크기를 줄일 수 있습니다.
결국 프루닝은 단순히 필요 없는 값을 찾아 삭제하는 한 번의 작업이 아니라 평가와 재학습을 함께 수행하는 최적화 과정에 가깝습니다.
8. 프루닝과 양자화는 무엇이 다른가?
프루닝과 양자화는 목적은 비슷하지만 방법은 다릅니다.
양자화는 가중치 자체를 없애지 않습니다.
대신 숫자를 표현하는 정밀도를 줄입니다.
예를 들어 FP16으로 저장된 가중치를 INT8이나 INT4 수준으로 바꾸는 방식입니다.
프루닝은 중요도가 낮은 가중치나 구조 자체를 제거합니다.
쉽게 표현하면 양자화는 모델에 들어 있는 숫자를 더 작게 저장하는 것이고, 프루닝은 필요하지 않은 숫자나 계산구조를 없애는 것입니다.
두 기술을 동시에 사용할 수도 있습니다.
먼저 프루닝으로 불필요한 연산을 줄인 뒤 남아 있는 가중치를 양자화할 수 있습니다.
이렇게 여러 경량화 기술을 함께 적용하면 메모리 사용량과 계산량을 동시에 줄일 가능성이 있습니다.
9. 가중치를 절반 줄이면 속도도 두 배 빨라질까?
프루닝에서 가장 쉽게 오해하는 부분입니다.
가중치의 50%를 제거했다고 해서 추론속도가 자동으로 두 배 빨라지는 것은 아닙니다.
실제 속도는 하드웨어와 소프트웨어가 Sparse Computing(스파스 컴퓨팅·희소한 데이터에서 불필요한 계산을 건너뛰는 방식)을 얼마나 잘 지원하는지에 따라 달라집니다.
GPU가 0인 값을 효과적으로 건너뛸 수 없다면 모델 안의 절반이 0이어도 실제 연산은 기존과 비슷하게 진행될 수 있습니다.
정형 프루닝이 실제 하드웨어 속도 개선에 유리한 이유도 계산 구조 자체가 작아지기 때문입니다.
GPU에서는 비정형과 정형 프루닝의 효과가 다를 수 있다
예를 들어 비정형 프루닝으로 가중치의 50%를 0으로 만들었다고 가정해보겠습니다. 모델 안의 숫자는 절반 가까이 사라졌지만 일반적인 Dense Matrix 연산을 그대로 사용한다면 GPU가 0인 위치까지 포함해 비슷한 형태의 계산을 수행할 수 있습니다. 이 경우 모델의 희소도는 높아졌지만 실제 지연시간이 절반으로 줄지는 않습니다.
반대로 정형 프루닝으로 특정 채널이나 Attention Head, 레이어의 크기 자체를 줄이면 GPU가 처리해야 하는 행렬 크기도 실제로 작아질 수 있습니다. 기존의 규칙적인 행렬 연산을 그대로 활용하기 쉬워 실제 속도 개선으로 연결될 가능성이 상대적으로 높습니다.
다만 비정형 프루닝도 희소 연산을 지원하는 하드웨어와 전용 Sparse Kernel을 사용하면 속도 이점을 얻을 수 있습니다. 결국 프루닝 효과는 제거 비율만이 아니라 GPU와 소프트웨어가 그 희소성을 실제로 활용할 수 있는지까지 함께 봐야 합니다.
따라서 프루닝의 효과를 평가할 때는 파라미터가 몇 퍼센트 줄었는지만 보면 부족합니다.
실제 GPU 메모리 사용량, 추론시간, 전력소비, 처리할 수 있는 사용자 수까지 함께 확인해야 합니다.
10. 프루닝이 AI 경량화에서 중요한 이유
AI 모델이 계속 커지면 모델을 학습하는 비용뿐 아니라 서비스를 운영하는 비용도 증가합니다.
데이터센터에서는 GPU 구매비용과 전력, 냉각이 문제가 될 수 있습니다.
스마트폰과 자동차, 로봇에서는 사용할 수 있는 메모리와 전력 자체가 제한적입니다.
모든 장치에서 거대한 AI 모델 전체를 그대로 사용하는 것은 효율적이지 않을 수 있습니다.
프루닝을 이용해 결과에 거의 영향을 주지 않는 계산을 제거하면 더 작은 하드웨어에서도 AI를 실행할 가능성이 높아집니다.
또 필요한 연산량이 줄어들면 배터리 사용시간이나 발열 측면에서도 장점이 생길 수 있습니다.
AI 모델 경쟁은 단순히 누가 더 많은 파라미터를 가지고 있는가의 경쟁만은 아닙니다.
같은 수준의 결과를 얼마나 적은 계산과 메모리로 만들 수 있는지도 중요한 기술 경쟁입니다.
프루닝은 거대한 AI 모델 안에서 정말 필요한 부분을 남기고 중요도가 낮은 부분을 줄여 효율을 높이는 대표적인 모델 경량화 기술입니다.