728x90 FP162 [PYTHON] TensorRT FP16 양자화 오차를 해결하는 3가지 Calibration 데이터 선정 방법 딥러닝 모델을 실무 환경, 특히 NVIDIA GPU 기반의 엣지 디바이스나 클라우드 서버에 배포할 때 TensorRT는 선택이 아닌 필수입니다. 하지만 단순히 모델을 FP16(Half Precision)으로 변환한다고 해서 모든 문제가 해결되지는 않습니다. 특정 도메인(의료, 정밀 제조, 자율주행)에서는 아주 미세한 양자화 오차가 모델의 신뢰성을 무너뜨리기도 합니다. 본 포스팅에서는 Python 환경에서 TensorRT 최적화 시 FP16 및 INT8 양자화 과정에서 발생하는 오차를 최소화하기 위한 전략적인 Calibration 데이터 선정 알고리즘과 실무 코드를 깊이 있게 다룹니다. 1%의 정확도 손실도 허용하지 않는 시니어 엔지니어를 위한 가이드를 확인해 보세요.1. FP16 양자화와 Calibrat.. 2026. 4. 20. [PYTHON] Mixed Precision Training(FP16)으로 학습 속도 2배 높이는 원리와 7가지 해결 방법 딥러닝 모델이 거대해짐에 따라 학습에 소요되는 시간과 GPU 메모리 자원은 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 단순히 하드웨어를 증설하는 대신 소프트웨어 수준에서 효율을 극대화할 수 있는 가장 강력한 기법 중 하나가 바로 혼합 정밀도 학습(Mixed Precision Training)입니다. 이 기술은 32비트 부동소수점(FP32) 대신 16비트 부동소수점(FP16)을 적재적소에 혼합하여 사용하여, 수치적 안정성을 유지하면서도 연산 속도를 획기적으로 개선합니다. 본 가이드에서는 FP16의 작동 원리와 실무 적용 시 마주하는 수치적 하향값(Underflow) 문제를 해결하는 7가지 구체적인 파이썬 구현 예시를 다룹니다.1. 부동소수점 정밀도 차이와 혼합 정밀도의 핵심 원리기존의 표준 학습 방식은 모든 가중치.. 2026. 4. 18. 이전 1 다음 728x90
