퀄컴 AI 허브

2025-10-09, G25DR

1. 온디바이스 AI 시대의 전략적 필수 요소, 퀄컴 AI 허브

1.1 온디바이스 AI의 기술적 과제 정의

인공지능(AI) 기술의 중심이 클라우드에서 엣지 디바이스로 이동함에 따라, 온디바이스 AI(On-Device AI)는 차세대 애플리케이션의 핵심 동력으로 부상하였다. 그러나 이러한 패러다임 전환은 개발자에게 새로운 차원의 기술적 과제를 제시한다. 엣지 컴퓨팅 환경은 본질적으로 자원이 제한적이므로, 클라우드 환경에서 당연시되던 풍부한 컴퓨팅 파워와 메모리를 기대할 수 없다. 온디바이스 AI가 극복해야 할 핵심적인 제약 사항은 지연 시간(Latency), 개인정보보호(Privacy), 전력 효율성(Power Efficiency), 그리고 비용(Cost)의 네 가지 차원으로 요약할 수 있다.1

첫째, 지연 시간 문제는 실시간 상호작용이 필수적인 애플리케이션에서 가장 두드러진다. 데이터를 원격 서버로 전송하고 처리 결과를 다시 수신하는 과정에서 발생하는 네트워크 지연은 자율주행, 증강현실, 실시간 객체 탐지 등 즉각적인 반응이 요구되는 시나리오에서 치명적인 단점으로 작용한다. 온디바이스 AI는 모든 연산을 디바이스 내부에서 처리함으로써 이러한 지연을 원천적으로 제거하고 즉시성(Immediacy)을 보장한다.1

둘째, 개인정보보호는 사용자의 민감한 데이터를 다루는 현대 애플리케이션에서 무엇보다 중요한 가치다. 사용자의 음성, 이미지, 건강 데이터 등을 외부 서버로 전송하는 것은 데이터 유출 및 오용의 위험을 내포한다. 온디바이스 AI는 데이터를 디바이스 외부로 내보내지 않음으로써 사용자의 개인정보를 강력하게 보호하고 신뢰성(Reliability)을 높인다.1

셋째, 전력 효율성은 배터리로 구동되는 모바일 및 IoT 디바이스의 사용성을 결정하는 핵심 요소다. 복잡한 AI 모델을 지속적으로 실행하는 것은 상당한 전력을 소모하며, 이는 디바이스의 발열을 유발하고 배터리 수명을 단축시킨다. 따라서 제한된 전력 예산 내에서 AI 연산을 효율적으로 수행하는 것이 필수적이다.

마지막으로, 비용 문제는 클라우드 기반 AI 솔루션의 확장성을 저해하는 요인이다. 수백만, 수십억 개의 디바이스에서 생성되는 데이터를 모두 클라우드로 전송하여 처리하는 것은 막대한 네트워크 및 서버 운영 비용을 발생시킨다. 온디바이스 AI는 이러한 비용을 절감하고, 네트워크 연결이 불안정한 환경에서도 안정적인 서비스를 제공하는 기반이 된다.1

이러한 본질적인 제약 사항들을 극복하기 위해, 범용 CPU나 GPU를 넘어 AI 연산에 특화된 하드웨어 가속기의 필요성이 절대적으로 대두되었다. 특히 NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치)와 같은 전용 프로세서는 저전력으로 대규모 병렬 연산을 수행하도록 설계되어, 온디바이스 AI의 성능과 효율을 극대화하는 핵심적인 역할을 수행한다.3 퀄컴의 스냅드래곤(Snapdragon) 플랫폼에 탑재된 Hexagon™ 프로세서가 바로 이러한 NPU의 대표적인 예시다.

1.2 퀄컴 AI 허브의 포지셔닝: 엔드-투-엔드 솔루션

퀄컴 AI 허브(Qualcomm AI Hub)는 앞서 정의된 온디바이스 AI의 복잡한 기술적 과제들을 해결하기 위해 탄생한 전략적 플랫폼이다. 이는 단순히 사전 훈련된 모델을 제공하는 라이브러리를 넘어, AI 모델의 탐색(Discover), 최적화(Optimize), 검증(Validate), 그리고 배포(Deploy)에 이르는 AI 개발의 전체 워크플로우를 통합적으로 지원하는 엔드-투-엔드(End-to-End) 솔루션이다.3

퀄컴 AI 허브의 핵심적인 역할은 개발자와 복잡한 하드웨어 사이의 ’추상화 계층(Abstraction Layer)’을 제공하는 것이다.8 대부분의 AI 개발자들은 PyTorch나 TensorFlow와 같은 고수준 프레임워크에는 익숙하지만, 특정 칩셋의 NPU 아키텍처나 저수준 라이브러리를 직접 다루는 데에는 상당한 어려움을 겪는다. 퀄컴 AI 허브는 이러한 간극을 메운다. 개발자가 자신의 PyTorch 또는 ONNX 모델을 업로드하면, AI 허브는 타겟 디바이스(예: 특정 스냅드래곤 칩셋)와 런타임(예: TensorFlow Lite, Qualcomm AI Engine Direct)에 맞춰 모델을 자동으로 변환하고, 하드웨어 가속을 최대한 활용하도록 최적화하며, 최종적으로 배포 가능한 자산(asset)을 생성해준다.

이러한 접근 방식은 퀄컴의 핵심 비즈니스인 반도체 판매를 촉진하기 위한 고도의 플랫폼 전략으로 분석된다. 퀄컴의 주력 제품은 Hexagon NPU와 같은 강력하지만 복잡한 AI 가속기를 포함하는 스냅드래곤 SoC이다.3 개발자들이 이 하드웨어의 성능을 손쉽게 최대한으로 활용할 수 없다면, 하드웨어 자체의 가치는 반감될 수밖에 없다. AI 허브는 모델 변환, 양자화, 컴파일 등 하드웨어 최적화의 복잡한 과정을 자동화하는 추상화 계층을 제공함으로써 8, 개발자들이 퀄컴 하드웨어의 성능을 손쉽게 활용하도록 유도한다. 이는 결과적으로 스냅드래곤 플랫폼의 매력도를 높이고, 이는 곧 칩셋 판매량 증가로 이어지는 선순환 구조를 만든다. 즉, AI 허브는 하드웨어 기업이 소프트웨어 생태계를 장악하여 자사 하드웨어의 채택을 가속화하는 전략적 도구인 셈이다.

1.3 핵심 가치 제안: 시장 출시 기간 단축

퀄컴 AI 허브가 개발자에게 제공하는 가장 강력하고 명확한 가치는 시장 출시 기간(Time-to-Market)의 획기적인 단축이다. AI 허브의 공식 문서와 소개 자료는 반복적으로 고성능 엣지 AI 애플리케이션의 개발 및 배포 주기를 ’수 분 내(within minutes)’로 단축하는 것을 목표로 한다고 강조한다.2

전통적인 온디바이스 AI 개발 과정은 매우 길고 복잡했다. 개발자는 다양한 타겟 디바이스를 직접 구매하여 테스트 팜을 구축해야 했고, 각 디바이스의 하드웨어 사양과 소프트웨어 스택에 맞춰 모델을 수동으로 변환하고 최적화해야 했다. 이 과정에서 발생하는 수많은 시행착오와 디버깅은 수 주에서 수개월의 시간을 소모하는 것이 일반적이었다.

퀄컴 AI 허브는 이러한 비효율적인 과정을 근본적으로 혁신한다. 클라우드에 구축된 실제 퀄컴 플랫폼 디바이스 팜을 통해, 개발자는 물리적 하드웨어 없이도 단 몇 줄의 코드로 자신의 모델을 실제 디바이스에서 테스트하고 성능을 측정할 수 있다.5 모델 컴파일, 양자화, 프로파일링과 같은 복잡한 작업들이 모두 자동화된 파이프라인을 통해 처리되므로, 개발자는 하드웨어 종속적인 문제 해결에 시간을 낭비하는 대신 애플리케이션의 핵심 로직과 사용자 경험을 구현하는 데 집중할 수 있다.14 이는 결과적으로 기업이 AI 기반 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 경쟁 우위를 확보하는 데 결정적인 기여를 한다.

2. 아키텍처 심층 분석: 핵심 구성 요소 및 기능

퀄컴 AI 허브의 아키텍처는 모델 라이브러리, 최적화 엔진, 검증 프레임워크라는 세 가지 핵심 요소를 중심으로 구성되어 있다. 이 세 요소는 유기적으로 결합하여 개발자가 아이디어 구상에서부터 실제 디바이스 배포에 이르는 전 과정을 원활하게 진행할 수 있도록 지원한다.

2.1 모델 중심 접근법: 퀄컴 AI 허브 모델 라이브러리

퀄컴 AI 허브의 가장 큰 자산 중 하나는 방대하고 지속적으로 확장되는 사전 최적화 모델 라이브러리다. 2025년 기준으로 175개 이상의 오픈소스 모델을 제공하며, 이는 컴퓨터 비전, 오디오 처리, 음성 인식, 자연어 처리, 그리고 최신 생성형 AI에 이르기까지 광범위한 도메인을 포괄한다.5 이 라이브러리는 단순한 모델 목록이 아니라, 각 모델이 스냅드래곤 플랫폼에서 최상의 성능을 발휘하도록 세심하게 튜닝된 결과물의 집합체다.

제공되는 모델들은 이미지 분류(Inception, MobileNet, ResNet), 객체 탐지(YOLOv7, YOLOv8), 의미 분할(DeepLabV3+, FFNet)과 같은 전통적인 컴퓨터 비전 작업뿐만 아니라, Stable Diffusion, ControlNet, Baichuan 7B와 같은 최신 생성형 AI 모델까지 포함한다.1 각 모델은 Hugging Face 및 GitHub를 통해 소스 코드, 훈련 레시피, 그리고 사용 예제와 함께 완전한 오픈소스로 제공된다.5 이러한 개방성은 개발자에게 높은 투명성을 제공하고, 필요에 따라 모델을 직접 수정하거나 확장할 수 있는 유연성을 보장한다.

2.1.1 주요 사전 최적화 모델 요약

표 1: 퀄컴 AI 허브에서 제공하는 주요 사전 최적화 모델 요약. 이 표는 개발자가 자신의 요구사항에 맞는 모델을 신속하게 탐색할 수 있도록 돕는다.1

AI 허브의 진정한 강점은 사전 제작된 모델을 제공하는 것을 넘어, 개발자가 자신만의 자산을 활용할 수 있도록 지원하는 BYOM (Bring Your Own Model) 및 BYOD (Bring Your Own Data) 기능에 있다. 개발자는 자신이 직접 훈련한 PyTorch, ONNX, TensorFlow 형식의 모델을 AI 허브에 업로드할 수 있다(BYOM).10 더 나아가, 자체 데이터셋을 업로드하여(BYOD) 기존 모델을 특정 도메인에 맞게 미세 조정(fine-tuning)하거나, 양자화 과정에서 발생하는 정확도 손실을 최소화하기 위한 교정(calibration) 데이터로 사용할 수 있다.2 이 기능은 Amazon SageMaker와 같은 외부 MLOps 플랫폼과의 연동을 통해 더욱 강력해지며, 클라우드에서 모델 훈련을 마친 후 즉시 AI 허브로 가져와 엣지 디바이스용으로 최적화하는 끊김 없는 파이프라인 구축을 가능하게 한다.2 이는 기업이 자사의 독점적인 데이터와 모델 아키텍처를 활용하여 경쟁사와 차별화된 맞춤형 AI 솔루션을 개발하는 데 있어 핵심적인 역할을 한다.

2.2 최적화 엔진: 자동화된 모델 변환 및 컴파일

최적화 엔진은 퀄컴 AI 허브의 기술적 핵심이다. 이 엔진은 개발자가 업로드한 고수준 프레임워크 모델을 특정 하드웨어에서 최대 성능을 발휘하는 저수준 실행 코드로 변환하는 복잡한 과정을 자동화한다. 이 과정은 크게 모델 변환(conversion)과 하드웨어 인식 최적화(hardware-aware optimization)의 두 단계로 나눌 수 있다.

먼저, 모델 변환 단계에서는 PyTorch, ONNX와 같은 소스 프레임워크로 작성된 모델을 타겟 디바이스에서 실행될 런타임 형식으로 변환한다.5 AI 허브는 세 가지 주요 타겟 런타임을 지원한다:

1. TensorFlow Lite (.tflite): 안드로이드 개발자에게 권장되는 표준 런타임이다.17

2. ONNX Runtime (.onnx): 윈도우 개발자에게 권장되며, 플랫폼 간 호환성이 뛰어나다.17

3. Qualcomm AI Engine Direct (QNN): 퀄컴 하드웨어의 성능을 극한까지 활용하기 위한 저수준 런타임으로, 운영체제에 특화된 모델 라이브러리(.so)나 SoC에 특화된 컨텍스트 바이너리(.bin) 형태로 컴파일된다.17

다음으로, 하드웨어 인식 최적화 단계에서는 변환된 모델이 퀄컴 플랫폼의 이기종 컴퓨팅(Heterogeneous Compute) 아키텍처를 가장 효율적으로 사용하도록 최적화한다.8 스냅드래곤 플랫폼은 범용 연산을 위한 Kryo CPU, 그래픽 및 병렬 처리를 위한 Adreno GPU, 그리고 AI 연산에 특화된 Hexagon NPU(또는 DSP)를 포함한다.3 최적화 엔진은 모델 내의 각 연산(operation)을 분석하여, 해당 연산을 가장 효율적으로 처리할 수 있는 컴퓨팅 유닛(CPU, GPU, 또는 NPU)에 자동으로 할당한다. 예를 들어, 행렬 곱셈이나 컨볼루션과 같은 연산은 NPU에, 특정 비선형 활성화 함수는 GPU에, 그리고 제어 로직은 CPU에 할당하는 식이다. 이 과정에는 레이어 융합(layer fusion), 정밀도 변환(precision conversion), 그리고 하드웨어에 최적화된 커널 선택 등 다양한 기법이 자동으로 적용되어 최종 모델의 실행 속도를 극대화하고 전력 소모를 최소화한다.

2.3 검증 프레임워크: 클라우드 기반 온디바이스 프로파일링 및 추론

이론적인 성능 예측이나 시뮬레이션만으로는 엣지 디바이스의 복잡하고 가변적인 실행 환경을 완벽하게 반영할 수 없다. 퀄컴 AI 허브는 이러한 불확실성을 제거하기 위해, 클라우드를 통해 실제 물리적 디바이스에 접근하여 모델을 테스트하고 검증할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공한다.5 이 프레임워크의 핵심은 개발자가 직접 하드웨어를 구비하지 않고도 다양한 퀄컴 플랫폼 디바이스를 원격으로 프로비저닝하여 사용할 수 있게 하는 ’디바이스 팜(Device Farm)’이다.9 개발자는 Samsung Galaxy S23/S24, Google Pixel, Snapdragon X Elite CRD(Compute Reference Device) 등 다양한 상용 디바이스 및 레퍼런스 디바이스를 선택하여 자신의 모델을 테스트할 수 있다.19

검증 프레임워크는 크게 프로파일링(Profiling)과 추론(Inference)의 두 가지 작업을 지원한다.

프로파일링 작업은 최적화된 모델이 실제 디바이스에서 어떤 성능 특성을 보이는지 정량적으로 측정하는 데 목적이 있다.6 프로파일링 작업이 완료되면, AI 허브는 다음과 같은 상세한 성능 지표(KPI)를 포함하는 리포트를 제공한다:

• 추론 시간 (Inference Time): 모델이 단일 입력을 처리하는 데 걸리는 시간을 마이크로초 단위로 측정한다. 수십 회의 반복 실행을 통해 노이즈를 제거한 최소 지연 시간과 평균 지연 시간을 모두 제공하여, 모델의 순수 실행 속도와 실제 환경에서의 기대 성능을 모두 파악할 수 있게 한다. 또한, 모델 내 각 레이어(layer)가 실행되는 데 걸리는 시간을 개별적으로 보여주어 성능 병목 구간을 식별하는 데 도움을 준다.6

• 메모리 사용량 (Memory Footprint): 모델 실행 중 차지하는 메모리의 양을 측정한다. 최신 운영체제의 복잡한 가상 메모리 관리 시스템을 고려하여, 단일 수치가 아닌 최소-최대 범위(range)로 메모리 사용량을 보고하여 더 정확하고 현실적인 정보를 제공한다. 이는 모델이 타겟 디바이스의 제한된 메모리 용량 내에서 안정적으로 동작할 수 있는지 판단하는 중요한 기준이 된다.6

• 컴퓨팅 유닛 활용도 (Compute Unit Utilization): 모델의 각 연산이 NPU, GPU, CPU 중 어느 하드웨어 유닛에서 실행되었는지에 대한 정보를 제공한다. 이를 통해 개발자는 최적화 엔진이 의도한 대로 동작했는지, 특히 AI 가속기인 NPU가 효율적으로 활용되고 있는지 확인할 수 있다.6

추론 작업은 모델의 성능뿐만 아니라, 수치적 정확도(numerical correctness)를 검증하는 데 초점을 맞춘다.8 개발자는 자신의 검증용 데이터셋을 업로드하고, 최적화된 모델을 실제 디바이스에서 실행하여 얻은 결과와 원본 모델(예: PC의 PyTorch 환경)에서 얻은 결과를 비교할 수 있다. 이 과정을 통해 양자화나 컴파일 과정에서 발생할 수 있는 미세한 정확도 저하가 허용 범위 내에 있는지 확인할 수 있으며, 이는 모델의 신뢰성을 확보하는 데 필수적인 단계다.

이러한 검증 프레임워크는 개발자에게 ’가설 설정 -> 실험 -> 결과 분석’이라는 과학적 방법론을 적용할 수 있는 강력한 폐쇄 루프 피드백 시스템(closed-loop feedback system)을 제공한다. 예를 들어, 개발자는 ’내 모델을 INT8로 양자화하면 30ms 이하의 지연 시간을 달성할 수 있을 것이다’라는 가설을 세울 수 있다. 이후 AI 허브에서 양자화 및 프로파일링 작업을 제출하는 ’실험’을 수행하고, 결과 리포트를 통해 가설을 검증하는 ’분석’을 진행한다. 만약 결과가 기대에 미치지 못했다면, 다른 양자화 옵션을 적용하거나 모델 구조를 일부 수정하는 새로운 가설을 세우고 이 과정을 신속하게 반복할 수 있다. 과거에는 수일 또는 수주가 걸렸던 이 반복(iteration) 사이클이 AI 허브를 통해 수 분에서 수 시간 단위로 단축된다. 이는 단순한 편의성 향상을 넘어, 데이터에 기반한 신속한 의사결정을 통해 최종 모델의 품질을 극대화하는 핵심적인 가치를 창출한다.

3. 개발자 워크플로우 분석: 이론에서 실제까지

퀄컴 AI 허브는 개발자가 아이디어를 실제 애플리케이션으로 구현하는 과정을 체계적으로 지원하는 명확한 워크플로우를 제공한다. 이 워크플로우는 초기 환경 설정부터 모델 최적화, 검증, 그리고 최종 배포에 이르는 전 과정을 포괄하며, 주로 Python API와 명령줄 인터페이스(CLI)를 통해 이루어진다.

3.1 초기 환경 설정 및 인증

퀄컴 AI 허브를 사용하기 위한 첫 단계는 개발 환경을 구축하는 것이다. AI 허브는 Python 기반의 도구를 제공하므로, 격리된 개발 환경을 위해 Miniconda나 Anaconda와 같은 가상 환경 관리 도구를 사용하는 것이 강력히 권장된다.16

1. Python 가상 환경 생성: 먼저, 호환되는 Python 버전(예: 3.10)으로 qai_hub라는 이름의 가상 환경을 생성한다.21

conda create python=3.10 -n qai_hub
conda activate qai_hub

2. Python 클라이언트 설치: 다음으로, Python 패키지 관리자인 pip를 사용하여 퀄컴 AI 허브의 핵심 클라이언트 라이브러리인 qai-hub를 설치한다.5 PyTorch 모델을 다룰 경우, 관련 의존성을 함께 설치하는 것이 편리하다.

pip3 install qai-hub
pip3 install "qai-hub[torch]"

추가적으로, 사전 최적화된 모델 라이브러리를 활용하기 위해 qai-hub-models 패키지를 설치할 수 있다.11

pip3 install qai-hub-models

3. API 토큰 발급 및 인증: AI 허브의 클라우드 서비스에 접근하기 위해서는 인증이 필요하다. 개발자는 퀄컴 개발자 포털에서 퀄컴 ID로 로그인한 후, 계정 설정 페이지에서 고유한 API 토큰을 발급받을 수 있다.5 발급받은 토큰을 사용하여 로컬 머신에 인증 정보를 영구적으로 저장하는 것이 가장 권장되는 방법이다. 이 작업은 qai-hub configure 명령어를 통해 한 번만 수행하면 된다.21

qai-hub configure --api_token <INSERT_API_TOKEN>

설정이 올바르게 완료되었는지 확인하기 위해, 사용 가능한 디바이스 목록을 조회하는 명령어를 실행해볼 수 있다.5

qai-hub list-devices

이 명령어의 결과로 지원되는 디바이스 목록이 성공적으로 출력된다면, 개발 환경 설정이 완료된 것이다.

3.2 Python API 및 CLI를 활용한 개발 라이프사이클

환경 설정이 완료되면, 개발자는 qai-hub Python 라이브러리가 제공하는 풍부한 API를 사용하여 본격적인 개발을 시작할 수 있다. AI 허브의 모든 핵심 기능은 프로그래밍 방식으로 제어 가능하며, 이는 자동화된 MLOps 파이프라인 구축의 기반이 된다.

3.2.1 qai-hub Python 클라이언트 핵심 API 함수

표 2: qai-hub Python 클라이언트의 핵심 API 함수. 이 함수들은 AI 허브 워크플로우의 각 단계를 프로그래밍 방식으로 제어하는 데 사용된다.18

이러한 API 중심의 설계는 AI 허브가 단순한 수동 테스트 도구가 아니라, 자동화된 MLOps(Machine Learning Operations) 파이프라인에 통합되도록 의도되었음을 시사한다. 개발자는 Jenkins, GitHub Actions와 같은 CI/CD 도구를 사용하여 모델 코드 변경 시 자동으로 AI 허브에 컴파일 및 프로파일링 작업을 제출하고, 성능이 사전에 정의된 임계값을 만족하는지 검증한 후, 결과물을 배포하는 전체 과정을 자동화할 수 있다. AWS SageMaker와의 통합 사례는 이러한 MLOps 지향성을 명확히 보여준다. 클라우드에서 모델 훈련을 마친 후, API 호출을 통해 즉시 AI 허브로 모델을 전달하여 엣지 디바이스용으로 최적화 및 검증하는 엔드-투-엔드 파이프라인을 구축할 수 있는 것이다.2

간단한 PyTorch 모델을 컴파일하고 프로파일링하는 일반적인 워크플로우는 다음과 같은 Python 코드로 표현될 수 있다 5:

import qai_hub as hub
import torch
from torchvision.models import mobilenet_v2

# 1. 모델 준비 (PyTorch MobileNetV2)
torch_model = mobilenet_v2(pretrained=True).eval()
input_shape = (1, 3, 224, 224)
example_input = torch.rand(input_shape)
traced_model = torch.jit.trace(torch_model, example_input)

# 2. 타겟 디바이스 선택
target_device = hub.Device("Samsung Galaxy S24 (Family)")

# 3. 컴파일 작업 제출
# PyTorch 모델을 TFLite 런타임용으로 컴파일
compile_job = hub.submit_compile_job(
model=traced_model,
input_specs={"input": input_shape},
device=target_device,
options="--target_runtime tflite"
)

# 4. 프로파일링 작업 제출
# 컴파일된 모델의 성능을 실제 디바이스에서 측정
profile_job = hub.submit_profile_job(
model=compile_job.get_target_model(),
device=target_device
)

# 5. 결과 확인 (작업이 완료될 때까지 대기)
print(f"Job Status: {profile_job.get_status()}")
profile_results = profile_job.download_profile()
print("Profiling Results (JSON):")
print(profile_results)

# 6. 최적화된 모델 다운로드
optimized_model_path = "mobilenet_v2_optimized.tflite"
compile_job.get_target_model().download(optimized_model_path)
print(f"Optimized model saved to {optimized_model_path}")

또한, qai-hub-models 패키지는 각 모델에 대해 사전 정의된 CLI 데모를 제공하여, 복잡한 코드 작성 없이도 모델을 온디바이스에서 실행하고 검증할 수 있는 간편한 방법을 제공한다.5

# FFNet-40S 모델을 로컬 PyTorch 환경에서 데모 실행
python -m qai_hub_models.models.ffnet_40s.demo

# FFNet-40S 모델을 AI 허브의 실제 디바이스에서 데모 실행
python -m qai_hub_models.models.ffnet_40s.demo --on-device

3.3 최적화된 결과물에서 애플리케이션으로: 배포 경로

컴파일, 양자화, 프로파일링의 반복적인 최적화 과정을 거쳐 만족스러운 성능과 정확도를 가진 모델 자산을 확보했다면, 마지막 단계는 이를 실제 애플리케이션에 통합하는 것이다. job.download_target_model() API를 통해 다운로드한 최적화된 모델 파일(예: .tflite, .so, .onnx)은 이제 배포 준비가 완료된 상태다.17

이 모델을 애플리케이션에 통합하는 구체적인 방법은 선택한 타겟 런타임에 따라 달라진다. 개발자는 각 런타임이 제공하는 공식 문서와 API 가이드를 참조하여 모델을 로드하고, 입력 데이터를 전처리하여 전달하며, 추론 결과를 받아 후처리하는 코드를 작성해야 한다.27

• TensorFlow Lite: 안드로이드 애플리케이션에서는 TensorFlow Lite Task Library나 TensorFlow Lite Interpreter API를 사용하여 .tflite 모델을 통합할 수 있다.

• ONNX Runtime: 윈도우, 리눅스, 안드로이드 등 다양한 플랫폼에서 C++, Python, Java, C# 등 여러 언어 바인딩을 통해 .onnx 모델을 실행할 수 있다.

• Qualcomm AI Engine Direct (QNN): 최고의 성능을 위해 QNN SDK를 사용하여 .so 라이브러리나 컨텍스트 바이너리를 직접 로드하고 실행한다. 이는 다른 런타임에 비해 더 저수준의 제어를 요구하지만, 하드웨어 성능을 최대한으로 활용할 수 있다.

퀄컴은 개발자들이 이 배포 과정을 더 쉽게 시작할 수 있도록, 다양한 사용 사례를 다루는 샘플 애플리케이션 리포지토리를 제공한다.27 이 샘플 앱들은 객체 탐지, 챗봇 등 실제 애플리케이션에서 최적화된 모델을 어떻게 통합하고 사용하는지에 대한 구체적인 코드 예제를 포함하고 있어, 개발자에게 훌륭한 학습 자료이자 프로젝트의 출발점이 된다.

4. 생태계 통합 및 하드웨어 지원

퀄컴 AI 허브의 경쟁력은 플랫폼 자체의 기능뿐만 아니라, 방대한 하드웨어 포트폴리오와 개방형 소프트웨어 생태계를 아우르는 강력한 통합 능력에서 비롯된다. 이는 개발자에게 폭넓은 선택권과 유연성을 제공하며, 퀄컴 플랫폼의 가치를 극대화하는 핵심 요소로 작용한다.

4.1 지원 하드웨어 환경 분석

퀄컴 AI 허브는 스마트폰에서부터 노트북, 자동차, IoT 기기에 이르기까지 퀄컴의 거의 모든 최신 플랫폼을 지원하도록 설계되었다. 이는 개발자가 한 번 최적화한 모델을 다양한 폼팩터와 산업 분야에 걸쳐 재사용하고 확장할 수 있음을 의미한다.7

이러한 광범위한 하드웨어 지원은 퀄컴이 폐쇄적인 생태계를 구축하는 대신, PyTorch, ONNX, Hugging Face 등 업계 표준의 개방형 기술을 적극적으로 수용하는 전략을 채택했기에 가능하다. 대부분의 AI 개발자들은 이미 이러한 오픈소스 프레임워크에 익숙하며, 특정 벤더의 독점적인 프레임워크를 새로 배우는 것을 꺼린다. 퀄컴 AI 허브는 이러한 표준 프레임워크로 만들어진 모델을 입력으로 받아, 자사 하드웨어에 최적화된 결과물로 변환해주는 일종의 ‘범용 번역기’ 역할을 수행한다.5 이는 개발자들이 기존의 작업 방식을 거의 변경하지 않고도 퀄컴 하드웨어의 성능을 최대한 활용할 수 있게 해준다. 경쟁사인 Apple의 Core ML 29이나 NVIDIA의 TensorRT 31가 자사 생태계 내에서의 최적화에 더 집중하는 경향이 있는 반면, 퀄컴은 외부의 거대한 오픈소스 생태계를 자사 플랫폼으로 끌어들이는 개방형 전략을 구사한다. 이러한 개방성은 개발자의 진입 장벽을 낮추고 퀄컴 플랫폼의 채택을 가속화하며, 이는 결국 퀄컴 하드웨어를 위한 더 많은 AI 애플리케이션 개발로 이어져 하드웨어 자체의 가치를 높이는 강력한 ’네트워크 효과’를 창출한다.

다음 표는 퀄컴 AI 허브가 지원하는 주요 플랫폼과 칩셋을 산업 분야별로 정리한 것이다.

4.1.1 퀄컴 AI 허브 지원 플랫폼 및 칩셋 개요

표 3: 퀄컴 AI 허브가 지원하는 주요 플랫폼 및 칩셋. 이 표는 개발자가 자신의 타겟 애플리케이션과 디바이스에 AI 허브를 적용할 수 있는지 신속하게 판단하는 데 도움을 준다.10

4.2 퀄컴 AI 스택 및 SDK와의 시너지

퀄컴 AI 허브는 독립적인 서비스가 아니라, 더 넓은 개념인 ’퀄컴 AI 스택(Qualcomm AI Stack)’의 중요한 구성 요소다.4 퀄컴 AI 스택은 하드웨어부터 커널, 드라이버, 라이브러리, 프레임워크, 그리고 애플리케이션에 이르기까지 AI 개발에 필요한 모든 소프트웨어 계층을 포괄하는 통합 솔루션이다. AI 허브는 이 스택의 최상단에 위치하여, 개발자가 저수준의 복잡성을 다루지 않고도 스택의 모든 기능을 활용할 수 있도록 돕는 관문 역할을 한다.

특히, 퀄컴 AI 허브는 저수준 추론 라이브러리인 Qualcomm AI Engine Direct (QNN) SDK와 강력한 시너지를 발휘한다.36 QNN SDK는 퀄컴 하드웨어의 NPU, GPU, CPU를 직접 제어하여 최고의 추론 성능을 이끌어내기 위한 C/C++ API와 도구 모음을 제공한다.37 하지만 QNN SDK를 직접 사용하는 것은 상당한 전문 지식을 요구하며, 모델 변환, 양자화, 그래프 구성, 백엔드 설정 등 매우 복잡한 과정을 수반한다.39

퀄컴 AI 허브는 이러한 복잡성을 상당 부분 완화한다. 개발자는 AI 허브의 간편한 Python API를 사용하여 자신의 모델을 QNN을 타겟 런타임으로 지정하여 컴파일할 수 있다. submit_compile_job 함수에 --target_runtime qnn_lib_aarch64_android와 같은 옵션을 전달하면, AI 허브는 자동으로 모델을 분석하고 최적화하여 QNN SDK에서 직접 로드하여 사용할 수 있는 공유 라이브러리(.so)나 컨텍스트 바이너리(.bin)를 생성해준다.17 즉, AI 허브는 QNN SDK의 강력한 성능을 더 많은 개발자가 쉽게 활용할 수 있도록 하는 ‘자동화된 프론트엔드’ 역할을 수행하는 것이다. 이를 통해 개발자는 고성능이 필요할 때는 QNN의 저수준 제어 능력을 활용하고, 빠른 프로토타이핑이 필요할 때는 AI 허브의 자동화 기능을 사용하는 유연한 개발 전략을 구사할 수 있다.

4.3 전략적 파트너십: 개방형 생태계 구축

퀄컴은 AI 허브를 중심으로 개방형 생태계를 구축하기 위해 다양한 분야의 기술 선도 기업들과 전략적 파트너십을 맺고 있다. 이러한 협력은 AI 허브의 기능을 확장하고, 개발자에게 더 넓은 선택권과 향상된 개발 경험을 제공하는 데 목적이 있다.

가장 대표적인 협력은 Hugging Face 및 GitHub와의 파트너십이다.5 퀄컴은 AI 허브에서 제공하는 100개 이상의 사전 최적화 모델을 Hugging Face 모델 허브와 GitHub 리포지토리를 통해서도 동일하게 제공한다.1 이는 전 세계 수백만 명의 AI 개발자들이 이미 익숙하게 사용하고 있는 플랫폼을 통해 퀄컴의 최적화된 모델에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 전략이다. 개발자들은 Hugging Face에서 모델을 탐색하고, GitHub에서 관련 소스 코드와 튜토리얼을 확인한 후, AI 허브를 사용하여 해당 모델을 자신의 타겟 디바이스에 맞게 즉시 최적화하고 테스트할 수 있다.

또 다른 중요한 파트너십은 **AWS(Amazon Web Services)**와의 협력이다.15 특히, 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼인 Amazon SageMaker와의 통합은 개발자에게 클라우드에서 엣지까지 끊김 없는(seamless) MLOps 워크플로우를 제공한다.2 개발자는 SageMaker의 강력한 컴퓨팅 자원을 사용하여 대규모 데이터셋으로 모델을 훈련하거나 미세 조정할 수 있다. 훈련이 완료된 모델은 API 호출을 통해 즉시 퀄컴 AI 허브로 전송되어, 다양한 스냅드래곤 기반 엣지 디바이스에 대한 최적화 및 성능 검증 작업을 수행할 수 있다. 이 통합은 모델 개발의 반복 주기를 크게 단축시키고, 클라우드의 유연성과 엣지의 고성능을 결합하는 하이브리드 AI 전략을 효과적으로 구현할 수 있게 한다.

이 외에도 퀄컴은 Argmax, EyePop, Nota.AI와 같은 소프트웨어 및 서비스 파트너, 그리고 Mistral AI, Tech Mahindra와 같은 모델 혁신 기업들과의 협력을 통해 생태계를 지속적으로 확장하고 있다.15 이러한 개방적이고 협력적인 접근 방식은 퀄컴 AI 허브를 특정 기술에 종속된 폐쇄적인 플랫폼이 아니라, AI 산업의 다양한 플레이어들이 함께 가치를 창출하는 활기찬 생태계의 중심으로 자리매김하게 하고 있다.

5. 고급 성능 튜닝: 온디바이스 최적화 기술

온디바이스 AI 애플리케이션의 성공 여부는 제한된 하드웨어 자원 내에서 모델의 성능을 얼마나 극대화할 수 있느냐에 달려있다. 퀄컴 AI 허브는 이를 위해 강력하고 자동화된 최적화 기술을 제공하며, 그중에서도 양자화(Quantization)는 가장 핵심적인 역할을 수행한다.

5.1 양자화(Quantization) 심층 분석

양자화는 신경망 모델의 가중치(weights)와 활성화(activations) 값을 표현하는 데 사용되는 데이터의 정밀도를 낮추는 기술이다.42 일반적으로 딥러닝 모델은 32비트 부동소수점(FP32) 형식으로 훈련되고 저장된다. 양자화는 이러한 FP32 값을 16비트 부동소수점(FP16), 16비트 정수(INT16), 또는 8비트 정수(INT8)와 같은 더 낮은 비트의 고정소수점 형식으로 변환하는 과정을 의미한다.12

이러한 변환은 온디바이스 환경에서 세 가지 중요한 이점을 가져온다:

1. 추론 속도 향상: 정수 연산은 부동소수점 연산보다 훨씬 빠르고 하드웨어적으로 간단하다. 특히 퀄컴 Hexagon NPU와 같은 AI 가속기는 INT8과 같은 저정밀도 정수 연산에 고도로 특화되어 있어, 양자화된 모델에서 최대 3배 이상의 성능 향상을 기대할 수 있다.4

2. 메모리 사용량 감소: 모델의 크기가 데이터의 비트 수에 비례하여 줄어든다. 예를 들어, FP32 모델을 INT8로 양자화하면 모델의 크기는 약 4분의 1로 감소한다. 이는 디바이스의 제한된 RAM과 저장 공간을 효율적으로 사용하는 데 결정적이다.44

3. 전력 소모 감소: 메모리 접근 횟수가 줄어들고, 연산 자체가 더 단순해지기 때문에 모델 추론에 필요한 전력 소모가 크게 감소한다. 이는 배터리 수명이 중요한 모바일 디바이스에서 특히 중요하다.44

퀄컴 AI 허브는 이러한 양자화 과정을 submit_quantize_job API를 통해 매우 간단하게 수행할 수 있도록 지원한다. 개발자는 복잡한 양자화 이론이나 알고리즘을 깊이 이해하지 못하더라도, 몇 가지 단계만 거치면 자신의 모델을 효과적으로 양자화할 수 있다.12

1. 소스 모델 준비: 양자화의 입력으로는 ONNX 형식이 권장된다. 소스 모델이 PyTorch인 경우에도, 먼저 AI 허브의 컴파일 기능을 사용하여 ONNX로 변환하는 것이 좋다. 이 과정에서 적용되는 최적화 패스들이 양자화의 효율을 높여주기 때문이다.12

2. 교정 데이터(Calibration Data) 준비: 양자화의 가장 중요한 단계 중 하나는 부동소수점 값의 동적 범위(dynamic range)를 정수 값의 범위로 어떻게 매핑할지 결정하는 것이다. 이를 위해 모델에 실제 입력될 데이터와 유사한 분포를 가진 대표적인 데이터셋이 필요하며, 이를 교정 데이터라고 한다. AI 허브는 일반적으로 500개에서 1000개의 레이블 없는(unlabeled) 샘플 데이터를 사용하는 것을 권장한다. 이 교정 데이터를 모델에 통과시켜 각 레이어의 활성화 값 범위를 측정하고, 이를 기반으로 최적의 양자화 매개변수(스케일 및 제로 포인트)를 계산한다.12

3. 양자화 작업 제출: 준비된 ONNX 모델과 교정 데이터셋을 submit_quantize_job() 함수에 전달하여 양자화 작업을 제출한다. 개발자는 mse_minimizer(평균 제곱 오차 최소화, 기본값) 또는 min_max(최소-최대값 사용)와 같은 양자화 알고리즘을 옵션으로 선택할 수 있다.18

4. 결과물 획득: 작업이 완료되면, AI 허브는 ‘가짜 양자화(fake quantization)’ 형식의 ONNX 모델을 반환한다. 이 형식에서는 모델의 가중치는 여전히 부동소수점으로 저장되어 있지만, 계산 그래프 상에 양자화(QuantizeLinear) 및 역양자화(DequantizeLinear) 노드가 명시적으로 삽입되어 있다. 이 모델은 AI 허브의 컴파일 작업에 대한 공식적인 입력 형식이며, 이후 TensorFlow Lite나 QNN으로 컴파일될 때 실제 정수 연산을 수행하는 코드로 변환된다.12

이처럼 양자화는 단순히 성능을 ’개선’하는 선택적 옵션이 아니라, 퀄컴 AI 하드웨어의 핵심인 Hexagon NPU의 잠재력을 ’해방’시키는 필수적인 관문이다. NPU 아키텍처는 본질적으로 고정소수점 연산에 최적화되어 있으므로 12, 개발자가 NPU의 압도적인 저전력 고성능 혜택을 누리려면 반드시 모델을 양자화해야 한다. AI 허브의 가장 중요한 가치 중 하나는 이 복잡하고 전문적인 양자화 과정을 개발자로부터 추상화하여, 단일 API 호출로 자동화해준다는 점이다. 이것이 없다면 NPU는 소수의 임베디드 시스템 전문가들만 활용할 수 있는 고립된 기술로 남을 수 있다.

5.2 최적 성능을 위한 벤치마킹 전략

최적의 온디바이스 성능을 달성하기 위해서는 체계적인 벤치마킹을 통해 다양한 최적화 옵션의 효과를 정량적으로 비교하고 분석하는 과정이 필수적이다. 퀄컴 AI 허브는 프로파일링 기능을 통해 이러한 벤치마킹 전략을 효과적으로 지원한다.

첫째, 다양한 최적화 조합 테스트가 가능하다. 개발자는 동일한 소스 모델에 대해 여러 가지 다른 최적화 시나리오를 적용하고, 각각의 성능을 프로파일링하여 비교할 수 있다. 예를 들어, 다음과 같은 비교 실험을 설계할 수 있다.

• 시나리오 A: 양자화 미적용 (FP32)

• 시나리오 B: mse_minimizer 알고리즘을 사용한 INT8 양자화

• 시나리오 C: min_max 알고리즘을 사용한 INT8 양자화

• 시나리오 D: 모델의 입출력까지 양자화(--quantize_io 컴파일 옵션 사용) 12

각 시나리오에 대해 프로파일링 작업을 실행하고, 결과로 나온 지연 시간, 메모리 사용량, 그리고 NPU 활용률 데이터를 비교 분석함으로써, 애플리케이션의 요구사항(예: 실시간성, 정확도)에 가장 부합하는 최적의 조합을 찾아낼 수 있다.

둘째, 신속한 초기 성능 평가를 위한 전략을 활용할 수 있다. 프로젝트 초기 단계에서는 정확한 교정 데이터셋을 준비하는 데 시간이 걸릴 수 있다. 이 경우, 모델의 잠재적인 성능 상한선을 빠르게 파악하기 위해 단일 무작위 샘플(single random sample)을 교정 데이터로 사용하는 기법이 유용하다.12 이렇게 생성된 양자화 모델의 정확도는 매우 낮겠지만, 연산 구조는 동일하므로 실제 디바이스에서의 지연 시간은 정확하게 양자화된 모델과 거의 동일하게 측정된다. 이를 통해 개발자는 본격적인 교정 데이터 수집에 앞서, 현재 모델 아키텍처가 타겟 성능 목표를 달성할 수 있을지 여부를 조기에 판단하고 필요한 경우 아키텍처 수정을 고려할 수 있다.

셋째, 프로파일링 결과의 심층 분석을 통해 성능 병목을 식별하고 추가적인 최적화 기회를 찾을 수 있다. AI 허브의 프로파일링 리포트는 모델 전체의 성능뿐만 아니라, 각 레이어별 실행 시간과 실행된 컴퓨팅 유닛 정보를 제공한다.6 만약 특정 레이어가 예상보다 훨씬 긴 시간을 소모하거나, NPU가 아닌 CPU에서 실행되고 있다면, 해당 레이어의 연산자(operator)가 타겟 하드웨어에서 지원되지 않거나 비효율적으로 구현되었을 가능성이 있다. 개발자는 이 정보를 바탕으로 해당 레이어를 지원되는 다른 연산자로 대체하거나 모델 구조를 변경하는 등의 방식으로 추가적인 성능 튜닝을 시도할 수 있다.

이러한 체계적인 벤치마킹 전략은 ’추측’에 기반한 최적화가 아닌, ’데이터’에 기반한 과학적인 성능 튜닝을 가능하게 한다. 퀄컴 AI 허브는 이러한 데이터 기반의 반복적인 개선 과정을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 강력한 실험 플랫폼을 제공함으로써, 개발자가 최상의 온디바이스 AI 성능을 달성하도록 돕는다.

6. 실제 적용 사례 및 전략적 영향: 케이스 스터디

퀄컴 AI 허브는 이론적인 도구를 넘어, 다양한 산업 분야의 기업들이 실제 제품과 서비스에 온디바이스 AI를 성공적으로 통합하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다. Fulltrack AI, Lantronix, Cephable의 사례는 AI 허브가 어떻게 기술적 장벽을 낮추고 혁신을 가속화하는지를 구체적으로 보여준다.

6.1 Fulltrack AI: 소비자 디바이스를 통한 스포츠 분석의 대중화

문제 정의: 인도의 스타트업 Fulltrack AI는 크리켓이나 야구와 같은 스포츠에서 전문 코치나 심판이 제공하는 수준의 분석을 일반 소비자의 스마트폰에서 구현하고자 하는 비전을 가지고 있었다. 이를 위해서는 스마트폰 카메라로 촬영한 영상에서 선수의 움직임, 공의 궤적 등을 실시간으로 추적하고 분석하는 고도의 컴퓨터 비전 모델이 필요했다. 가장 큰 기술적 난관은 안드로이드 생태계의 극심한 파편화(fragmentation) 문제였다. 수천 종류에 달하는 다양한 성능과 사양의 디바이스에서 자신들의 AI 모델이 일관된 성능을 보장하도록 최적화하고 테스트하는 것은 거의 불가능에 가까운 과제였다.45

솔루션 도입: Fulltrack AI는 이 문제를 해결하기 위해 퀄컴 AI 허브를 도입했다. 그들은 자체 개발한 비전 트래킹 AI 모델을 AI 허브에 업로드한 후, 클라우드에 있는 수많은 종류의 실제 디바이스에서 모델의 성능을 테스트하고 벤치마킹했다. Fulltrack AI의 관계자에 따르면, 이 과정을 통해 단 5분 만에 수천 종류의 디바이스에 대한 성능을 인덱싱하고 최적화할 수 있었다.45 물리적인 디바이스 팜을 구축하고 각 디바이스에 맞게 수동으로 최적화하는 과정을 AI 허브의 자동화된 워크플로우로 대체한 것이다.

성과 및 영향: 퀄컴 AI 허브를 통해 개발 및 테스트에 소요되는 시간을 획기적으로 단축한 Fulltrack AI는 빠르게 제품을 시장에 출시할 수 있었다. 그 결과, 이들의 앱은 전 세계적으로 10만 명 이상의 고객을 확보했으며, 특히 크리켓의 인기가 높은 인도에서는 출시 후 가장 많이 다운로드된 스포츠 앱 중 하나로 등극하는 성공을 거두었다.45 이 사례는 AI 허브가 자원이 제한된 스타트업이 거대하고 파편화된 시장에서 기술적 문제를 극복하고 성공적으로 스케일업할 수 있도록 지원하는 강력한 도구임을 보여준다.

6.2 Lantronix: 산업용 IoT 및 스마트 시티 솔루션 가속화

문제 정의: 산업용 IoT 솔루션 전문 기업인 Lantronix는 스마트 시티, 산업 자동화, 로보틱스, 스마트 그리드와 같은 고신뢰성 및 고성능이 요구되는 분야에 AI 기능을 신속하게 통합해야 하는 과제에 직면했다. 이러한 산업용 엣지 디바이스는 열악한 환경에서 동작하며, 긴 제품 수명 주기 동안 안정적인 성능을 유지해야 하므로, AI 모델의 최적화와 배포 과정이 매우 까다롭다.47

솔루션 도입: Lantronix는 자사의 차세대 엣지 컴퓨팅 플랫폼인 Percepxion™ Edge AI 솔루션에 퀄컴 AI 허브를 깊숙이 통합했다.49 이를 통해 Lantronix와 그 고객들은 AI 모델을 선택하고, 타겟 하드웨어(예: Lantronix의 퀄컴 칩셋 기반 SiP 모듈)에 맞게 최적화하며, 배포하는 전체 과정을 단순화할 수 있었다. AI 허브는 모델이 타겟 디바이스의 CPU, GPU, NPU에서 가장 효율적으로 실행되도록 자동으로 최적화하여, 개발자가 저수준 하드웨어 튜닝에 쏟아야 할 노력을 최소화했다.49

성과 및 영향: 퀄컴 AI 허브와의 통합을 통해 Lantronix는 고객에게 개발자 친화적인 엔드-투-엔드 프로토타이핑 환경을 제공할 수 있게 되었다. 이는 AI 기반 산업용 솔루션의 개발 기간을 단축하고, 엣지에서의 추론 성능을 최적화하여 총 소유 비용(TCO)을 절감하는 효과를 가져왔다.49 구체적으로, Lantronix는 AI 허브를 활용하여 스마트 그리드의 저전압 변전소를 실시간으로 모니터링하고 제어하는 AI 기반 IoT 게이트웨이 ’SmartLV’와 같은 혁신적인 제품을 개발하여 차세대 산업 애플리케이션 시장을 선도하고 있다.50

6.3 Cephable: 반응성 높은 온디바이스 AI를 통한 접근성 향상

문제 정의: 접근성 기술 기업인 Cephable은 신체적 또는 인지적 제약이 있는 사용자들이 컴퓨터를 더 쉽고 효율적으로 사용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 이를 위해서는 사용자의 의도를 빠르고 정확하게 파악하여 컴퓨터를 제어하는 AI 기반 보조 기술이 필요했다. 그러나 이러한 기술은 매우 낮은 지연 시간을 가져야 하며, 사용자의 민감한 데이터를 다루기 때문에 클라우드로 데이터를 전송하지 않고 디바이스 내에서 모든 처리가 이루어져야 하는 엄격한 개인정보보호 요구사항을 충족해야 했다.51

솔루션 도입: Cephable은 퀄컴, Amputee Coalition과의 협력 프로젝트를 통해 퀄컴 AI 허브로 최적화된 온디바이스 AI 모델을 자사 솔루션에 통합했다.51 AI 허브를 통해 모델을 퀄컴 칩셋의 NPU에서 실행되도록 최적화함으로써, 모든 AI 연산이 클라우드를 거치지 않고 로컬 디바이스에서 저전력으로 신속하게 처리되도록 구현했다. 이는 사용자의 입력에 대한 즉각적인 반응(낮은 지연 시간)을 보장하고, 모든 데이터가 디바이스 내에 머무르도록 하여 개인정보를 완벽하게 보호했다.46

성과 및 영향: 프로젝트 참가자들을 대상으로 한 연구 결과, Cephable의 솔루션을 사용한 후 참가자의 65%가 디지털 작업 완료 속도가 눈에 띄게 빨라졌다고 보고했다. 또한, 컴퓨터 사용 시 느끼는 신체적, 인지적 피로도가 감소하고, 업무 생산성과 디지털 독립성이 향상되는 긍정적인 효과가 나타났다.51 이 사례는 온디바이스 AI가 어떻게 기술을 통해 사회적 가치를 창출하고 모든 사람을 위한 포용적인 디지털 환경을 만드는 데 기여할 수 있는지를 보여준다.

이 세 가지 사례는 공통적으로 ’기술의 민주화’라는 중요한 주제를 시사한다. Fulltrack AI는 스포츠 분석 전문가, Lantronix는 산업용 IoT 하드웨어 전문가, Cephable은 접근성 소프트웨어 전문가다. 이들 모두 각자의 분야에서는 최고 수준의 전문성을 갖추고 있지만, 복잡한 임베디드 시스템이나 저수준 하드웨어 최적화에 대한 깊은 전문 지식을 반드시 보유하고 있지는 않다. 퀄컴 AI 허브는 이 ’구현’의 복잡성을 추상화하고 자동화하는 ‘인에이블러(enabler)’ 역할을 수행한다. 이를 통해 각 산업 분야의 도메인 전문가들이 온디바이스 AI라는 최첨단 기술을 자신들의 핵심 역량과 결합하여 혁신적인 제품과 서비스를 창출할 수 있도록 진입 장벽을 극적으로 낮추는 것이다. 이는 과거에는 대규모 R&D 팀을 보유한 거대 기술 기업만이 가능했던 일을 더 넓은 범위의 혁신가들에게 가능하게 만든다는 점에서 중요한 의미를 가진다.

7. 결론 및 미래 전망

퀄컴 AI 허브는 온디바이스 AI 개발의 복잡성을 해결하고, 스냅드래곤 플랫폼의 강력한 AI 하드웨어 성능을 개발자에게 개방하기 위한 전략적이고 포괄적인 솔루션으로 평가된다. 모델 탐색에서부터 최적화, 검증, 배포에 이르는 엔드-투-엔드 워크플로우를 제공함으로써, 개발자가 시장 출시 기간을 단축하고 고품질의 엣지 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원한다.

7.1 핵심 장점 및 잠재적 한계 종합

핵심 장점:

• 하드웨어 복잡성 추상화: 개발자는 NPU, GPU 등 복잡한 이기종 하드웨어의 저수준 세부 사항을 알지 못해도, 자동화된 최적화 엔진을 통해 하드웨어 가속의 이점을 최대한 누릴 수 있다.

• 신속한 개발 및 검증 주기: 클라우드 기반 디바이스 팜을 통해 물리적 하드웨어 없이도 실제 디바이스에서의 성능을 수 분 내에 테스트하고 검증할 수 있어, 개발의 반복(iteration) 주기를 획기적으로 단축한다.

• 데이터 기반의 최적화: 프로파일링 기능을 통해 지연 시간, 메모리 사용량 등 정량적인 성능 데이터를 제공하여, 개발자가 추측이 아닌 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다.

• 개방형 생태계 통합: PyTorch, ONNX, Hugging Face 등 업계 표준의 오픈소스 기술을 적극적으로 지원하고 AWS와 같은 주요 클라우드 플랫폼과 통합하여, 개발자에게 높은 유연성과 확장성을 제공한다.

잠재적 한계:

• 플랫폼 종속성: 퀄컴 AI 허브는 퀄컴 스냅드래곤 및 관련 플랫폼에 최적화되어 있으므로, 다른 제조사의 칩셋을 사용하는 프로젝트에는 적용하기 어렵다.

• 제한적인 저수준 제어: 자동화와 추상화에 초점을 맞추고 있어, 하드웨어의 모든 측면을 미세하게 제어하고자 하는 극소수의 임베디드 시스템 전문가에게는 일부 기능이 ’블랙박스’처럼 느껴질 수 있다.

• 클라우드 서비스 비용: AI 허브는 클라우드 기반 서비스이므로, 대규모 팀이나 빈번한 사용 시 잠재적인 서비스 비용이 발생할 수 있다. (현재 비용 정책은 명확히 공개되지 않음)

7.2 최신 동향 및 플랫폼 진화

퀄컴 AI 허브는 정적인 플랫폼이 아니라, AI 기술의 발전에 발맞춰 끊임없이 진화하고 있다. 플랫폼의 릴리즈 노트를 분석하면 이러한 진화의 방향성을 명확히 파악할 수 있다.52

첫째, 최신 기술 및 하드웨어에 대한 신속한 지원이 이루어지고 있다. 새로운 QNN 및 QAIRT SDK 버전이 출시되면 수 주 내에 AI 허브에 통합되고, 삼성 갤럭시 S25와 같은 차세대 플래그십 디바이스가 출시되기 전에 이미 AI 허브의 테스트 팜에 추가되어 개발자들이 미리 최적화 작업을 수행할 수 있도록 지원한다. 또한, DLC(Deep Learning Container) 형식 지원이나 LiteMP(경량 혼합 정밀도) 양자화 베타 기능 추가 등 새로운 최적화 기술이 지속적으로 도입되고 있다.52

둘째, 지원 플랫폼의 다각화가 뚜렷하게 나타나고 있다. 초기의 모바일 중심 지원에서 벗어나, 이제는 Snapdragon X Elite 및 X Plus를 탑재한 차세대 AI PC, 오토모티브, IoT 플랫폼으로 지원 범위를 공격적으로 확장하고 있다.10 이는 온디바이스 AI의 적용 분야가 스마트폰을 넘어 우리 생활 전반으로 확산되고 있음을 반영하는 중요한 변화다.

셋째, 최신 AI 모델 아키텍처에 대한 대응이 강화되고 있다. 특히, 10억 개 이상의 파라미터를 가진 LLM(대규모 언어 모델)과 같은 생성형 AI 모델에 대한 최적화 지원이 핵심 과제로 부상했다.1 퀄컴은 Llama, Baichuan 7B 등 주요 LLM을 온디바이스에서 효율적으로 실행하기 위한 연구를 지속하고 있으며, 그 결과를 AI 허브를 통해 개발자들에게 제공하고 있다.54

7.3 개발자 및 조직을 위한 전략적 제언

퀄컴 AI 허브의 특성과 발전 방향을 고려할 때, 개발자 및 관련 조직은 다음과 같은 전략을 통해 플랫폼의 가치를 극대화할 수 있다.

• 초기 프로토타이핑 및 기술 검증 도구로 적극 활용: 퀄컴 플랫폼 기반의 온디바이스 AI 프로젝트를 시작하는 팀은 AI 허브를 사용하여 아이디어의 기술적 타당성을 신속하게 검증해야 한다. 여러 후보 모델을 실제 디바이스에서 빠르게 벤치마킹하여, 프로젝트 초기에 발생할 수 있는 기술적 위험을 최소화할 수 있다.

• BYOM/BYOD를 통한 기존 자산의 엣지 확장: 이미 자체적인 AI 모델과 데이터 자산을 보유한 조직은 AI 허브의 BYOM/BYOD 기능을 활용하여, 기존 클라우드 기반 AI 서비스를 엣지 환경으로 확장하는 전략을 고려해야 한다. 이는 새로운 시장 기회를 창출하고, 사용자에게 더 나은 경험(낮은 지연 시간, 강화된 개인정보보호)을 제공하는 길이 될 것이다.

• 양자화 워크플로우 마스터: 퀄컴 하드웨어, 특히 Hexagon NPU의 성능을 최대한 활용하기 위해서는 양자화가 선택이 아닌 필수임을 인지해야 한다. 개발팀은 양질의 교정 데이터셋을 구축하고, 다양한 양자화 옵션을 테스트하며, 정확도와 성능 간의 최적의 균형점을 찾는 체계적인 프로세스를 내재화해야 한다.

결론적으로, 퀄컴 AI 허브는 온디바이스 AI라는 거대한 기술적 전환기에서 개발자들이 겪는 어려움을 해결하고, 퀄컴의 강력한 하드웨어와 방대한 소프트웨어 생태계를 연결하는 핵심적인 가교 역할을 수행한다. 이 플랫폼을 전략적으로 활용하는 개발자와 조직은 복잡한 기술적 장벽을 넘어, 차세대 지능형 애플리케이션을 더 빠르고 효율적으로 구현하여 미래 시장을 선도할 수 있을 것이다.

8. 참고 자료

1. Chip Maker Qualcomm Unveils AI Hub – Announces Key Advancements - CDO Magazine, https://www.cdomagazine.tech/aiml/chip-maker-qualcomm-unveils-ai-hub-announces-key-advancements
2. Train, optimize, and deploy models on edge devices using Amazon SageMaker and Qualcomm AI Hub | Artificial Intelligence - AWS, https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/train-optimize-and-deploy-models-on-edge-devices-using-amazon-sagemaker-and-qualcomm-ai-hub/
3. Qualcomm AI Hub - Particle Developer, https://developer.particle.io/app-runtime/models/qcom-ai-hub
4. Unlocking on-device generative AI with an NPU and heterogeneous computing | Qualcomm, https://www.qualcomm.com/content/dam/qcomm-martech/dm-assets/documents/Unlocking-on-device-generative-AI-with-an-NPU-and-heterogeneous-computing.pdf
5. Get Started - Qualcomm AI Hub, https://aihub.qualcomm.com/get-started
6. How it works — Qualcomm® AI Hub documentation, https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/howitworks.html
7. Qualcomm AI Hub, https://aihub.qualcomm.com/
8. Qualcomm® AI Hub documentation, https://app.aihub.qualcomm.com/docs/
9. Qualcomm AI Hub - Semiconductor Business -Macnica, https://www.macnica.co.jp/en/business/semiconductor/articles/qualcomm/145863/
10. AI Developer Workflows, Simplified: Empowering Developers with the Qualcomm AI Hub, https://www.edge-ai-vision.com/2024/07/ai-developer-workflows-simplified-empowering-developers-with-the-qualcomm-ai-hub/
11. quic/ai-hub-models - GitHub, https://github.com/quic/ai-hub-models
12. Quantization — Qualcomm® AI Hub documentation, https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/quantize_examples.html
13. All Models - Qualcomm AI Hub, https://aihub.qualcomm.com/models
14. Why using Qualcomm AI Hub? - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=77xgPnBucNw
15. One Year of Qualcomm AI Hub: Enabling Developers and Driving the Future of AI, https://www.edge-ai-vision.com/2025/07/one-year-of-qualcomm-ai-hub-enabling-developers-and-driving-the-future-of-ai/
16. AI Hub - Qualcomm ID, https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70017-15B/ai-hub.html
17. Compiling Models — Qualcomm® AI Hub documentation, https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/compile_examples.html
18. API documentation - Qualcomm AI Hub, https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/api.html
19. qai-hub-models 0.13.0 - PyPI, https://pypi.org/project/qai-hub-models/0.13.0/
20. Device — Qualcomm® AI Hub documentation, https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/generated/qai_hub.Device.html
21. Getting started — Qualcomm® AI Hub documentation, https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/getting_started.html
22. Set up AI Hub to optimize an AI model - Qualcomm ID, https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-90441-15/ai-hub.html
23. Qualcomm AI Hub Tutorial 1: How to Set Up Your API Token default - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=V1CDWYZ7Shw
24. Qualcomm® AI Hub documentation - Qualcomm AI Hub, https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/index.html
25. Profiling Models — Qualcomm® AI Hub documentation, https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/profile_examples.html
26. Set up AI Hub to optimize an AI model - Qualcomm ID, https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70020-15B/ai-hub.html
27. Deployment — Qualcomm® AI Hub documentation, https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/deployment.html
28. Qualcomm® AI Hub Models (Compute), https://aihub.qualcomm.com/compute/models
29. mikeroyal/CoreML-Guide: Core ML Guide - GitHub, https://github.com/mikeroyal/CoreML-Guide
30. Machine Learning & AI - Apple Developer, https://developer.apple.com/machine-learning/
31. TensorRT SDK - NVIDIA Developer, https://developer.nvidia.com/tensorrt
32. NVIDIA TensorRT-LLM, https://docs.nvidia.com/tensorrt-llm/index.html
33. Automotive - Qualcomm AI Hub, https://aihub.qualcomm.com/automotive/models
34. IoT - Qualcomm AI Hub, https://aihub.qualcomm.com/iot/models
35. AI Stack Developers | Developer-Centric Platform - Qualcomm, https://www.qualcomm.com/developer/artificial-intelligence
36. Qualcomm AI Engine Direct SDK, https://www.qualcomm.com/developer/software/qualcomm-ai-engine-direct-sdk
37. AI Engine Direct SDK user guide - Qualcomm® Linux Documentation, https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-63442-50/define_QnnOpDef_8h_1a36e1623e488d91fb53d9ed703b281f6b.html?vproduct=1601111740013072&version=1.3&facet=Qualcomm%20AI%20Engine%20Direct%20SDK
38. Overview - Qualcomm AI Engine Direct SDK, https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-63442-50/overview.html
39. Linux Setup - Qualcomm AI Engine Direct SDK, https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-63442-50/linux_setup.html
40. the Qualcomm® AI Engine Direct software development kit (aka the QNN SDK) documentation!, https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-63442-50/introduction.html?product=1601111740009302
41. Run AI models on real devices with Qualcomm AI Hub : r/androiddev - Reddit, https://www.reddit.com/r/androiddev/comments/1b0p17i/run_ai_models_on_real_devices_with_qualcomm_ai_hub/
42. A White Paper on Neural Network Quantization - arXiv, https://arxiv.org/pdf/2106.08295
43. AI disruption is driving innovation in on-device inference | Qualcomm, https://www.qualcomm.com/content/dam/qcomm-martech/dm-assets/documents/ai-disruption-driving-innovation-on-device-inference.pdf
44. Fitting AI models in your pocket with quantization - The Stack Overflow Blog, https://stackoverflow.blog/2023/08/23/fitting-ai-models-in-your-pocket-with-quantization/
45. Fulltrack AI uses Qualcomm AI Hub to advance AI in sports - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=mg2rTlWuGUU
46. Resources - Qualcomm AI Hub, https://aihub.qualcomm.com/resources
47. Lantronix SiP industrial AI edge packages - IoT M2M Council, https://www.iotm2mcouncil.org/iot-library/news/connected-industries-news/lantronix-sip-industrial-ai-edge-packages/
48. Lantronix Announces Five New System-in-Package Solutions Powered by Qualcomm for AI/ML and Video Solutions at the Edge, https://www.lantronix.com/newsroom/press-releases/lantronix-announces-five-new-system-in-package-solutions-powered-by-qualcomm-for-ai-ml-and-video-solutions-at-the-edge/
49. AI Edge Platform | Lantronix, https://www.lantronix.com/engineering-services/ai-edge-platform/
50. Lantronix to Demonstrate SmartLV in the Qualcomm Booth at Embedded World in Nuremberg, https://www.lantronix.com/newsroom/press-releases/lantronix-to-demonstrate-smartlv-in-the-qualcomm-booth-at-embedded-world-in-nuremberg/
51. The Power of On-Device AI for Digital Success- Download - Cephable, https://cephable.com/the-power-of-on-device-ai-for-digital-success-download/
52. Release Notes — Qualcomm® AI Hub documentation, https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/release_notes.html
53. Qualcomm AI Hub Expands to On-device AI Apps for Snapdragon-powered PCs, https://www.edge-ai-vision.com/2024/05/qualcomm-ai-hub-expands-to-on-device-ai-apps-for-snapdragon-powered-pcs/
54. Qualcomm On-Device AI Powers Future Products From Phones To PCs, https://moorinsightsstrategy.com/qualcomm-on-device-ai-powers-future-products-from-phones-to-pcs/