Windows ML이 일반적으로 출시되었습니다. 개발자가 Windows 기기 전반에서 로컬 AI를 확장할 수 있도록 지원 | Logan Iyer

분야 AI 일반
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Windows ML 일반 공개: 로컬 AI 개발 플랫폼의 새로운 시대

태그: #WindowsML #로컬AI #ONNX #NPU #AI개발

주요 개요

Microsoft는 Windows ML을 정식 출시하여 개발자들이 Windows 디바이스에서 로컬 AI를 확장할 수 있도록 지원한다고 발표했습니다. Windows ML은 CPU, GPU, NPU에서 최적화된 온디바이스 모델 추론을 위한 내장형 AI 추론 런타임으로, Windows AI Foundry의 기반 기술로 활용됩니다.

1. Windows ML의 핵심 특징

1.1 하이브리드 AI 접근 방식

  • 클라우드와 클라이언트의 강점을 결합하여 모든 Windows 디바이스를 활용

  • Windows 11을 세계에서 가장 개방적이고 유능한 로컬 AI 플랫폼으로 변환

  • 실시간, 보안, 효율적인 AI 워크로드를 디바이스에서 직접 제공

1.2 ONNX 호환성과 개발자 편의성

  • ONNX Runtime(ORT)과 완벽 호환되어 기존 프로덕션 워크로드의 쉬운 전환 지원

  • Windows가 ORT와 실행 공급자(Execution Providers)의 배포 및 유지 관리 담당

  • 개발자는 기존 ONNX 모델 사용 또는 PyTorch 모델을 AI Toolkit for VS Code로 변환 가능

2. 하드웨어 추상화 레이어의 주요 이점

2.1 배포 단순화

  • 다양한 하드웨어 아키텍처 지원을 위한 여러 앱 빌드 없이도 배포 가능

  • 디바이스에서 사용 가능한 실행 공급자 활용 또는 동적 다운로드

  • AOT(Ahead-of-Time) 모델 사전 컴파일 옵션 제공

2.2 앱 오버헤드 감소

  • 자동 하드웨어 감지 및 적절한 실행 공급자 다운로드

  • 개발자 애플리케이션에서 런타임이나 EP를 번들로 포함할 필요 없음

  • 광범위한 디바이스를 대상으로 할 때 수십에서 수백 메가바이트의 앱 크기 절약

2.3 고급 실리콘 타겟팅

  • 저전력(NPU), 고성능(GPU) 최적화를 위한 디바이스 정책 할당

  • 모델에 사용할 특정 실리콘 지정 가능

3. 실리콘 파트너 협력

3.1 AMD 통합

  • Ryzen AI 플랫폼 전반에 걸친 Windows ML 지원

  • NPU, GPU, CPU에서 AMD의 전용 Vitis AI 실행 공급자를 통한 성능 활용

3.2 Intel 최적화

  • OpenVINO AI 소프트웨어 성능과 효율성을 Windows ML과 결합

  • Intel Core Ultra 프로세서 기반 PC에서 최적의 XPU(CPU, GPU, NPU) 선택 가능

3.3 NVIDIA 가속화

  • TensorRT for RTX EP를 통한 NVIDIA GeForce RTX 및 RTX PRO GPU 지원

  • DirectML 대비 50% 이상 빠른 추론 성능 제공

  • 1억 대 이상의 Windows 디바이스에서 생성형 AI 확장 가능

3.4 Qualcomm 최적화

  • Snapdragon X Series NPU 최적화를 위한 QNN EP 활용

  • GPU와 CPU도 ONNX Runtime EP 통합을 통해 지원

4. 소프트웨어 생태계 활용 사례

4.1 Adobe 제품군

  • Adobe Premiere Pro 및 After Effects: 미디어 라이브러리 콘텐츠의 가속화된 의미론적 검색

  • 오디오 세그먼트를 유형별로 태깅, 장면 편집 감지 기능

  • 로컬 NPU를 활용한 모든 기능이 향후 릴리스에 포함 예정

4.2 보안 및 웹캠 솔루션

  • BUFFERZONE: 실시간 안전한 웹페이지 분석으로 피싱 및 사기로부터 보호

  • Camo by Reincubate: 실시간 이미지 분할 및 ML 기술로 웹캠 화질 개선

4.3 접근성 및 멀티미디어

  • Dot Vista by Dot Inc.: 핸즈프리 음성 제어 및 OCR 기능

  • Filmora by Wondershare: AMD, Intel, Qualcomm 플랫폼에서 NPU 가속화된 AI 기반 바디 이펙트

4.4 보안 및 이미지 처리

  • McAfee: 소셜 네트워크에서 딥페이크 비디오 자동 탐지

  • Topaz Photo by Topaz Labs: 전문급 이미지 향상 애플리케이션

5. 개발자 도구 및 시작하기

5.1 AI Toolkit for VS Code

  • PyTorch에서 ONNX 변환, 양자화, 최적화, 컴파일 및 평가 기능을 한 곳에서 제공

  • 여러 빌드와 복잡한 로직의 필요성 제거

  • 효율적인 모델 준비 및 Windows ML 배포 지원

5.2 AI Dev Gallery

  • Windows ML과 함께 커스텀 AI 모델을 시험할 수 있는 인터랙티브 작업 공간

  • 로컬 모델을 사용한 AI 기반 시나리오 발견 및 실험 지원

5.3 개발 시작 방법

시스템 요구사항:

  • Windows App SDK 최신 버전 사용 (버전 1.8.1부터)

  • Windows 11 24H2 이상에서 지원

개발 단계:

  1. 프로젝트를 최신 Windows App SDK로 업데이트

  2. Windows ML API를 호출하여 EP 초기화

  3. ONNX 모델 로드 후 몇 줄의 코드로 추론 시작

6. 실용적 팁 및 주의사항

6.1 모델 최적화 팁

  • 기존 ONNX 모델 활용 또는 PyTorch 모델 변환

  • AOT 컴파일을 통한 최종 사용자 경험 최적화

  • 디바이스 정책을 통한 전력 효율성 또는 성능 최적화

6.2 호환성 고려사항

  • 실리콘 파트너와의 협력을 통한 적합성 및 호환성 유지

  • 인증 프로세스를 통한 서로 다른 빌드 간 모델 정확도 보장

  • 지속적인 업데이트 지원

6.3 배포 전략

  • 하드웨어 차이에 대한 걱정 없이 고유한 AI 기반 기능 구축에 집중

  • 광범위한 Windows 하드웨어에 도달하는 반응성 높고 비용 효율적인 AI 경험 제공

7. 학습 리소스 및 참고 자료

7.1 공식 문서 및 튜토리얼

  • 상세 튜토리얼, API 참조 및 샘플 코드: ms/TryWinML

  • Windows ML 기술적 심화 정보: 공식 문서 참조

7.2 인터랙티브 샘플

  • AI Dev Gallery: ms/ai-dev-gallery에서 Windows ML 커스텀 AI 모델 샘플 체험

7.3 개발 도구

  • AI Toolkit for VS Code: 모델 및 앱 준비를 위한 강력한 도구 세트

  • Windows App SDK: Windows ML API 접근을 위한 필수 SDK

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