*ONNX (Open Neural Network Exchange)**는 말 그대로 **"개방형 신경망 교환소"**입니다. AI 개발 생태계의 파편화(Fragmentation) 문제를 해결하기 위해 등장한 영웅이죠! 🦸♂️
핵심 특징 두 가지는 **"프레임워크 호환성(상호운용성)"**과 **"하드웨어 최적화(이식성)"**입니다.
1️⃣ 특징 1: 프레임워크 상호운용성 (Interoperability) 🤝🌐
"어떤 도구로 만들었든, 우리는 하나로 통한다!"
- 설명:
- AI 모델을 개발할 때 PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn 등 다양한 프레임워크를 사용합니다. 예전에는 PyTorch로 만든 모델을 TensorFlow 환경에서 쓰려면 코드를 다시 짜야 했어요. 😫
- ONNX는 이 모델들을 **공통된 중간 표현(Intermediate Representation, IR)**으로 변환해줍니다.
- 즉, PyTorch에서 학습시킨 모델을 .onnx 파일로 저장하면, Caffe2나 다른 프레임워크에서도 문제없이 불러와서 실행할 수 있습니다.
- 핵심 키워드: Framework Agnostic (프레임워크에 구애받지 않음), Common IR (공통 포맷).
2️⃣ 특징 2: 하드웨어 가속 및 추론 최적화 (Hardware Acceleration) 🏎️⚡️
"어떤 장비에서든, 최고의 속도를 낸다!"
- 설명:
- ONNX 모델은 **ONNX Runtime (ORT)**이라는 전용 엔진을 통해 실행됩니다.
- 이 런타임은 모델의 연산 그래프(Graph)를 분석해서 불필요한 노드를 합치거나(Fusion), 상수 접기(Constant Folding) 등의 최적화를 자동으로 수행합니다.
- 또한, NVIDIA GPU(CUDA/TensorRT), Intel CPU(OpenVINO), 모바일(NPU) 등 **각 하드웨어 제조사가 제공하는 가속기(Execution Provider)**와 자동으로 연결되어 성능을 극한으로 끌어올립니다.
- 핵심 키워드: Graph Optimization (그래프 최적화), Execution Providers (실행 공급자).
💡 쉽고 정확한 비유: "PDF 파일" 📄✨
ONNX는 문서계의 PDF와 똑같습니다!
- 프레임워크 상호운용성 👉 Word, Hwp, PPT 변환 : 문서를 MS Word로 쓰든, 한글(Hwp)로 쓰든, 파워포인트로 만들든 상관없어요. 모두 **PDF(.onnx)**로 저장하면, 뷰어(Runtime)만 있으면 어디서든 똑같이 열립니다.
- 하드웨어 최적화 👉 어떤 프린터에서도 인쇄 가능 : PDF 파일 하나만 있으면 삼성 프린터(CPU), HP 프린터(GPU), 캐논 프린터(NPU) 어디서든 깨짐 없이 깔끔하게 인쇄(추론)할 수 있는 것과 같습니다.
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