딥러닝 모델을 개발하고 나면, 다음 단계는 바로 실제 서비스에 적용(Deploy)하는 일입니다. 그런데 여기서 많은 사람들이 마주하는 현실적인 장벽이 하나 있습니다.
바로 “모델은 잘 만들었는데, 실제 시스템에서는 돌릴 수가 없네?” 라는 문제입니다.
그 이유 중 하나는 바로 실시간 처리나 임베디드 환경에서는 Python 모델을 그대로 쓸 수 없기 때문입니다. 이때 필요한 것이 바로 딥러닝 모델의 C 또는 C++ 포팅입니다.
왜 C/C++ 포팅이 필요할까? 1.
실시간 처리 속도 서비스에서 모델을 적용하려면 매우 빠른 응답 시간(latency)이 중요합니다. Python 기반 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등)는 편리하지만, 실시간 성능에서는 C/C++보다 느립니다. 2.
임베디드 및 모바일 환경 IoT 기기, 스마트폰, 자동차, 로봇 등에 딥러닝을 적용하려면 리소스가 제한된 환경에 맞게 모델을 최적화하고, C/C++로 이식하는 것이 거의 필수입니다. 3. 라...
