현업에서 많이 사용하는 양자화 기법에 대해

"현업 90%가 INT8 PTQ를 쓴다"는 말은 이미지 처리(CNN)나 일반적인 데이터 분석 모델(Tabular) 등 전통적인 AI 서비스에서 여전히 유효합니다.

하지만 2025~2026년 현재, ChatGPT와 같은 LLM(거대언어모델) 분야에서는 판도가 완전히 다릅니다. LLM은 너무 커서 INT8조차 무겁기 때문입니다.

 

현업에서 가장 많이 쓰이는 기법과, 2026년에 주목받는 최신 기술을 정리해 드립니다.

---

1. 현업에서 가장 많이 쓰는 양자화 (목적별 분류)

현업은 **"어디서 돌릴 거냐(Hardware)"**에 따라 사용하는 양자화가 완전히 다릅니다.

분류	실행 환경	주력 양자화 기법	설명
범용/비전	CPU, Edge 기기 (CCTV, 로봇, 폰)	INT8 PTQ	우리가 실습한 방식입니다. TensorRT(엔비디아), OpenVINO(인텔), TFLite(모바일) 등에서 표준으로 씁니다.
LLM (서버)	NVIDIA GPU (A100, H100)	AWQ / GPTQ (4-bit)	LLM은 가중치(Weight)가 너무 커서 4비트까지 줄이는 게 표준입니다.
LLM (로컬)	Mac, 일반 PC (Apple Silicon 등)	GGUF (Quantized)	님처럼 Mac을 쓰거나 CPU 위주로 돌릴 때 사용하는 표준 포맷입니다. (llama.cpp 기반)

💡 핵심: 일반 모델은 INT8, LLM은 **INT4(4비트)**가 국룰(Standard)입니다.

---

2. 최신 트렌드 & 신기술 (2025-2026)

최근 웹 검색 결과와 기술 트렌드를 반영한 가장 핫한 3가지 기술입니다.

① AWQ (Activation-aware Weight Quantization)

• 특징: 기존 GPTQ보다 성능이 좋습니다.
• 원리: "중요한 1%의 가중치는 살려두자!"
• 모든 가중치를 똑같이 4비트로 깎는 게 아니라, 모델이 작동할 때(Activation) 유난히 중요한 역할을 하는 가중치를 찾아내서 보호합니다.
• 현황: 현재 vLLM 등 고속 서빙 프레임워크에서 가장 선호하는 방식입니다.

② FP8 (Floating Point 8) & NF4

• 특징: 하드웨어(H100 등)가 직접 지원하는 포맷입니다.
• FP8: 엔비디아의 최신 GPU(H100, Blackwell 등)는 8비트 실수를 계산하는 전용 회로가 있어서, 변환 오차 없이 엄청나게 빠릅니다.
• NF4 (Normal Float 4): QLoRA라는 학습 기법에서 쓰는데, 정규분포에 최적화된 4비트라서 학습할 때 성능 저하가 거의 없습니다.

③ [New!] BitNet (1.58-bit LLM)

• 특징: "충격적인 다이어트"
• 설명: 2024~2025년에 등장해 2026년에 연구가 활발한 분야입니다. 가중치를 {-1, 0, 1} 딱 세 가지 숫자만 쓰도록 극단적으로 줄입니다.
• 장점: 곱셈이 필요 없고 덧셈만 하면 돼서 전력 소모가 획기적으로 줄어듭니다. 미래의 모바일 AI 핵심 기술로 꼽힙니다.