클라우드에서 엣지까지: 확장 가능한 AI를 위한 소프트웨어 스택 단순화

개요: 포터블·확장형 AI의 열쇠는 ‘스택 단순화’

AI 스택 단순화는 클라우드에서 엣지까지 동일 모델을 효율적으로 이식·운영하기 위한 핵심 전략이다. 통합 툴체인과 최적화 라이브러리가 성숙하면서 성능을 포기하지 않고도 멀티 플랫폼 배포가 가능해졌지만, 여전히 소프트웨어 복잡성이 최대 난관으로 남아 있다. 업계는 사일로 개발에서 벗어나 엔드 투 엔드 플랫폼으로 전환하며 시간 단축과 일관된 성능을 동시에 추구하고 있다.

병목: 파편화, 복잡성, 비효율

문제의 본질은 하드웨어 종류 그 자체보다, 프레임워크·타깃별로 같은 모델을 반복 구현하는 중복 작업에 있다.

• 다양한 하드웨어: GPU, NPU, CPU 전용 장치, 모바일 SoC, 커스텀 가속기
• 툴·프레임워크 파편화: TensorFlow, PyTorch, ONNX, MediaPipe 등
• 엣지 제약: 실시간성, 에너지 효율, 낮은 오버헤드

Gartner Research에 따르면 이러한 불일치로 인해 60% 이상의 AI 이니셔티브가 프로덕션 이전에 멈추며, 통합 복잡성과 성능 가변성이 주요 원인으로 지목된다.

소프트웨어 단순화는 어떻게 구현되는가

• 크로스 플랫폼 추상화 계층: 모델 이식 시 재엔지니어링 최소화
• 성능 튜닝 라이브러리: 주요 ML 프레임워크와 긴밀 통합
• 통합 아키텍처 설계: 데이터센터부터 모바일까지 일관 확장
• 오픈 표준·런타임(예: ONNX, MLIR): 락인 완화와 호환성 제고
• 개발자 중심 생태계: 속도, 재현성, 스케일링 강화

이러한 변화는 대규모 맞춤 최적화 역량이 부족한 스타트업과 학계에도 문턱을 낮춘다. Hugging Face Optimum과 MLPerf 벤치마크는 크로스 하드웨어 성능을 표준화·검증하는 데 기여하고 있다.

생태계 모멘텀과 실제 신호

소프트웨어 고려가 IP·실리콘 설계 단계로 거슬러 올라가며 출시 즉시 프로덕션급을 지향하는 흐름이 강화되고 있다. 특히 클라우드 대신 기기 상에서 모델을 실행하는 엣지 추론 확산이, 실리콘-시스템-애플리케이션을 아우르는 엔드 투 엔드 최적화를 요구한다. LLaMA, Gemini, Claude 같은 범용·멀티모달 모델과 자율적으로 상호작용·적응하는 AI 에이전트의 부상은 유연하고 경량화된 런타임 필요성을 높이고 있다. MLPerf Inference v3.1은 26개 제출자, 1만 3,500건 이상의 결과로 데이터센터부터 엣지까지 다중 플랫폼 벤치마킹을 입증했다.

성공적인 단순화를 위한 조건

• 강력한 HW/SW 공동 설계: 행렬 연산기, 가속 지시어 등 하드웨어 기능을 프레임워크에 노출하고, 소프트웨어는 하드웨어 특성을 적극 활용
• 일관된 툴체인·라이브러리: 안정적 문서화와 장치 간 신뢰성 보장
• 오픈 생태계 협력: 표준·공유 프로젝트로 중복 구현 방지
• 성능을 가리지 않는 추상화: 필요 시 튜닝·가시성 제공하는 균형
• 보안·프라이버시·신뢰 내재화: 엣지 전환에 맞춘 데이터 보호와 안전 실행

Arm 사례: 생태계 주도의 AI 소프트웨어 스택 단순화

대규모 AI 스택 단순화는 실리콘·소프트웨어·개발 도구의 동시 진화에 달려 있다. Arm(Nasdaq: ARM)은 플랫폼 중심 접근으로 최적화를 소프트웨어 스택 상단까지 끌어올리고 있다. COMPUTEX 2025에서 Arm은 최신 Arm9 CPU, AI 특화 ISA 확장, Kleidi 라이브러리를 결합해 PyTorch, ExecuTorch, ONNX Runtime, MediaPipe와의 긴밀한 통합을 시연했다. 이는 커스텀 커널·수동 튜닝 의존도를 낮추면서도 익숙한 툴체인 내에서 하드웨어 성능을 끌어내도록 돕는다.

그 결과 데이터센터에서는 성능 대 전력 효율이 개선돼 지속 가능한 AI 확장을 뒷받침하고, 소비자 기기에서는 항상 켜져 있으면서도 전력 효율적인 초응답형 경험이 가능해진다. 업계 전반에서도 표준 런타임 지원을 로드맵에 내재화하고, 소프트웨어 포터빌리티를 전제한 설계를 강화하는 등 ‘단순화’가 설계 원칙으로 자리 잡고 있다.

시장 검증과 확산

2025년 주요 하이퍼스케일러에 출하되는 컴퓨트의 절반에 근접한 비중이 Arm 기반 아키텍처로 전환될 전망이다. 이는 성능 대 전력 효율과 소프트웨어 포터빌리티를 중시하는 클라우드 인프라의 구조적 변화를 시사한다. 엣지에서는 Arm 호환 추론 엔진이 배터리 구동 기기에서 실시간 번역, 상시 대기 음성 비서 등 경험을 구현한다.

개발자 생산성도 상승 중이다. GitHub와 Arm은 GitHub Actions에 네이티브 Arm Linux/Windows 러너를 도입해 Arm 기반 플랫폼의 CI를 간소화하고, 대규모 크로스 플랫폼 개발을 뒷받침한다.

실제 적용 예시

엣지 디바이스용 AI 스택 단순화 체크리스트

표준 모델 포맷(ONNX) 채택, 정량화·프루닝 등 경량화, 하드웨어 가속 경로 확인(NPU/CPU 폴백 전략 포함), 스트리밍 I/O와 배치 크기 최적화, 전력 예산 기반의 SLA 정의까지 한 번에 점검하면 AI 스택 단순화를 현장에서 빠르게 체감할 수 있다.

개발 파이프라인에서의 AI 소프트웨어 스택 단순화 단계

모델-런타임-드라이버 버전 잠금으로 재현성 확보 → 단일 빌드 스크립트로 멀티 타깃 아티팩트 생성 → 성능 회귀를 MLPerf·사내 OSS 스위트로 지속 검증 → 최적화 패치를 업스트림에 반영하여 포크를 줄이는 순서로 운영하면, AI 스택 단순화 효과가 누적된다.

무엇이 다음인가

• 벤치마크를 가드레일로: MLPerf와 오픈소스 스위트가 최적화 우선순위를 안내
• 더 많은 업스트림, 더 적은 포크: 하드웨어 기능을 메인스트림 도구에 직접 반영
• 연구-프로덕션 수렴: 공유 런타임으로 논문에서 제품까지의 전환 가속

결론

다음 단계의 경쟁력은 ‘특이한 하드웨어’가 아니라, 어디서나 잘 구동되는 소프트웨어에 달려 있다. 동일 모델을 클라우드·클라이언트·엣지에 효율적으로 배치할 수 있게 하는 AI 스택 단순화가 출시 속도와 비용을 좌우한다. 해법은 명확하다: 플랫폼 통합, 최적화의 업스트림화, 오픈 벤치마크로의 계량화다. 본 콘텐츠는 스폰서드 아티클이며, 문의: sales@venturebeat.com