SegFormer ONNX 변환과 최적화

데이터 최적화 결과


SegFormer를 활용한 프로젝트를 진행하면서 가장 큰 고민 중 하나는, 학습된 모델을 실제 환경에 어떻게 배포하고 효율적으로 사용할 수 있을지에 대한 부분이었습니다. 특히 산업 현장이나 엣지 디바이스 환경에서는 PyTorch 기반 모델을 그대로 사용하는 것이 쉽지 않았고, 추론 속도나 메모리 사용량 면에서도 제한이 많았습니다. 이 과정에서 ONNX로의 변환과 최적화 작업은 필수가 되었으며, 본 글에서는 SegFormer 모델을 ONNX로 변환하고 성능을 최적화하는 전체 흐름을 소개하고자 합니다.

SegFormer 모델을 ONNX로 변환하는 이유

SegFormer는 트랜스포머 기반의 효율적인 이미지 분할 모델로, 다양한 비전 과제에 폭넓게 활용되고 있습니다. 하지만 이 모델은 기본적으로 PyTorch 환경에서 동작하도록 설계되어 있어, 추론을 위한 배포 단계에서 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 GPU를 사용하지 않거나, 리소스가 제한된 환경에서는 PyTorch 모델의 의존성이나 실행 속도 문제가 큰 제약으로 작용합니다.

ONNX(Open Neural Network Exchange)는 다양한 딥러닝 프레임워크 간의 호환을 가능하게 하는 중간 표현 형식입니다. PyTorch 모델을 ONNX로 변환하면, 해당 모델을 TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime 등 다양한 백엔드에서 활용할 수 있게 됩니다. 특히 ONNX는 최적화와 경량화 기술이 잘 지원되며, 엣지 디바이스나 실시간 응용 시스템에서 매우 유용합니다. 따라서 학습된 SegFormer 모델을 ONNX로 변환함으로써 배포 효율성과 추론 성능을 동시에 확보할 수 있습니다.

ONNX 변환을 위한 사전 준비와 절차

SegFormer를 ONNX로 변환하기 위해서는 먼저 모델이 PyTorch로 정의되어 있어야 하며, 입력 형태가 고정되어 있는 것이 바람직합니다. 대부분의 SegFormer 구현체는 Hugging Face Transformers 라이브러리 또는 NVIDIA의 mmsegmentation 프레임워크를 기반으로 구성되어 있으므로, 사용 중인 프레임워크에 따라 변환 방법이 조금씩 달라질 수 있습니다.

가장 기본적인 변환 절차는 다음과 같습니다. 먼저 PyTorch 모델을 불러오고, 입력 이미지 크기에 맞는 dummy input을 정의합니다. 이후 PyTorch의 `torch.onnx.export()` 함수를 사용하여 ONNX 파일로 변환할 수 있습니다. 이때 `opset_version`, `dynamic_axes`, `do_constant_folding` 등의 파라미터를 적절히 설정해주는 것이 중요합니다. 특히 `dynamic_axes`를 통해 배치 크기나 이미지 해상도를 유연하게 처리할 수 있도록 설정하면 향후 다양한 입력에 대응하기 용이해집니다.

변환 후에는 ONNX 모델이 정상적으로 변환되었는지를 확인해야 합니다. `onnx.checker.check_model()` 또는 Netron과 같은 시각화 툴을 활용하여 모델 구조와 출력 형태를 검증할 수 있으며, ONNX Runtime을 이용해 실제 추론 테스트를 해보는 것도 좋은 방법입니다. 이 과정에서 연산자 호환성 문제나 출력 차원 불일치 등의 문제가 발생할 수 있으며, 이런 경우에는 PyTorch 모델에서 연산자 구성을 단순화하거나 ONNX 변환 시 옵션을 조정해야 할 수 있습니다.

ONNX 최적화 및 성능 개선 전략

ONNX로 변환한 모델이 끝이 아닙니다. 변환된 모델은 최적화를 통해 더욱 빠르고 효율적으로 사용할 수 있습니다. 대표적인 최적화 방법은 다음과 같습니다. 첫째, ONNX Simplifier를 사용하여 모델 그래프를 간소화하는 것입니다. 이 도구는 불필요한 노드나 중복된 연산을 제거하여 추론 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 둘째, ONNX Runtime의 최적화 옵션을 활용하여 실행 환경에 최적화된 연산 방식을 선택할 수 있습니다.

특히 ONNX Runtime에서는 `--optimize` 플래그나 `graph_optimization_level`을 설정하여 다양한 수준의 최적화를 적용할 수 있습니다. CPU 환경이라면 OpenMP를 활용한 병렬 처리 설정이 중요하며, GPU 환경에서는 TensorRT와 연동하여 실행 속도를 극대화할 수 있습니다. TensorRT는 ONNX 모델을 더욱 최적화된 GPU 실행 그래프로 변환해주며, 특히 배치 단위 처리나 FP16/INT8 양자화를 통해 속도와 메모리 사용량을 대폭 개선할 수 있습니다.

이 외에도 정적 배치 크기 설정, 불필요한 연산 제거, 입력 텐서 포맷 최적화 등 다양한 방식으로 성능을 향상시킬 수 있습니다. 최적화를 진행할 때는 모델 정확도에 영향을 주지 않도록 단계별로 비교 실험을 진행하는 것이 좋습니다. 특히 양자화 적용 시 정확도 손실이 발생할 수 있으므로, 사전 테스트를 통해 적용 범위를 결정하는 것이 필요합니다.

결론 – SegFormer를 실전 배포 가능한 모델로 전환하는 방법

SegFormer는 매우 우수한 분할 성능을 가진 모델이지만, PyTorch 기반 그대로는 배포와 실행 환경에서 제약이 발생할 수 있습니다. ONNX로의 변환과 최적화는 이러한 문제를 해결하고, 다양한 하드웨어와 시스템 환경에 대응할 수 있는 현실적인 솔루션을 제공합니다. 특히 엣지 환경이나 리소스가 제한된 시스템에서 실시간 추론을 요구할 경우, ONNX 기반 최적화는 필수적인 과정입니다.

제가 진행했던 프로젝트에서도 초기에는 PyTorch 모델을 서버에서만 실행할 수 있었지만, ONNX로 변환하고 ONNX Runtime과 TensorRT를 연동한 이후, 추론 속도가 약 3배 향상되었고, 전체 시스템 자원 소모도 크게 줄일 수 있었습니다. 이를 통해 SegFormer를 보다 넓은 범위의 시스템에 적용할 수 있었으며, 실제 서비스 가능성도 높일 수 있었습니다.

SegFormer를 사용하여 분할 모델을 개발하시는 분들이라면, ONNX 변환과 최적화를 통해 실전 배포를 고려해보시기 바랍니다. 이 글이 그 과정을 이해하고 적용하는 데 실질적인 도움이 되기를 바랍니다.

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