페이스북의 머신러닝: 엣지에서의 추론 이해

페이스북에서 머신러닝은 포스트 랭킹, 콘텐츠 이해, 증강 및 가상 현실을 위한 객체 감지 및 추적, 음성 및 텍스트 번역을 포함한 사용자 경험의 여러 측면을 주도하는 다양한 기능을 제공합니다. 현재 머신러닝 모델은 맞춤형 데이터 센터 인프라에서 훈련되고 있지만, 페이스북은 엣지에서 머신러닝 추론을 가능하게 하기 위해 노력하고 있습니다. 이를 통해 사용자 경험이 개선되고 지연 시간(추론 시간)이 줄어들며 네트워크 연결에 대한 의존도가 감소합니다. 또한, 이는 엣지에서만 제공되는 중요한 기능을 바탕으로 깊은 학습의 많은 추가 응용 프로그램을 가능하게 합니다. 본 논문은 데이터 기반 접근 방식을 통해 스마트폰 및 기타 엣지 플랫폼에서 로컬로 머신러닝 추론을 가능하게 하기 위해 페이스북이 직면한 기회와 설계 과제를 제시합니다.