PyTorch-ONNX를 양자화하여 고속화하기
요약
PyTorch 모델을 ONNX로 변환하기 전 양자화를 수행하여 추론 속도를 높이는 방법을 소개합니다. AnimeGAN 모델을 대상으로 int8 양자화를 적용한 결과, GPU 환경에서 추론 속도가 2배 향상되었습니다.
핵심 포인트
- 변환 전 양자화를 통해 모델 고속화 가능
- AnimeGAN 모델에 int8 양자화 적용 예시 제공
- Colab GPU 테스트 결과 추론 속도 2배 개선 확인
변환 전에 양자화(Quantization)를 수행함으로써 고속화할 수 있습니다.
AnimeGAN을 양자화하기
import torch
model = torch.hub.load("bryandlee/animegan2-pytorch:main", "generator", pretrained="celeba_distill").eval()
model_int8 = torch.quantization.convert(model)
...
Colab의 GPU 런타임(Runtime)에서 테스트해 본 결과, 이를 통해 추론(Inference) 속도가 두 배 빨라졌습니다.
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