1. 모델 최적화

• Core ML 모델을 최적화하여 작은 크기로 압축하고 메모리를 효율적으로 활용합니다. 이를 통해 모델의 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다.

2. 양자화 (Quantization)

• 모델의 가중치를 8비트로 양자화하여 메모리 사용량을 줄이고 연산 속도를 높입니다. 이로써 모바일 기기에서의 실행 성능을 향상시킬 수 있습니다.

3. Metal Performance Shaders 활용

• Metal Performance Shaders(MPS)는 GPU를 활용하여 높은 성능의 이미지 및 비전 처리를 제공하는 프레임워크입니다. Core ML 모델을 MPS와 통합하여 빠른 실행 및 최적화된 성능을 달성할 수 있습니다.

4. GPU 가속화 활용

• Core ML은 GPU 가속화를 통해 모델의 속도와 효율성을 향상시킵니다. Metal 및 Metal Performance Shaders를 통해 GPU 가속화를 적용하여 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다.

이러한 기술을 적용하여 Core ML 모델의 성능을 향상시킬 수 있으며, 모바일 및 임베디드 기기에서의 기계 학습 응용 프로그램을 더욱 효율적으로 실행할 수 있습니다.

참고 자료:

• Core ML Optimization