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[Paper] 어디서 나눌까? 엣지 추론을 위한 DNN 파티셔닝의 Pareto‑Front 분석

발행: (2026년 1월 13일 오전 06:57 GMT+9)
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원문: arXiv

Source: arXiv - 2601.08025v1

개요

Raspberry Pi와 같은 엣지 디바이스나 저전력 GPU에 딥 뉴럴 네트워크(DNN)를 배포하는 것은 제한된 연산 능력, 메모리, 네트워크 대역폭 때문에 종종 제약을 받는다. 이 논문은 DNN 파티셔닝을 단일 목표인 “속도를 빠르게” 하는 문제로 보지 않고, 특히 현실적인 변동 네트워크 환경에서 지연 시간과 처리량 사이의 다중 목표 트레이드오프로 재구성한다. 저자들은 ParetoPipe이라는 오픈소스 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크는 파레토 프론트에서 최적의 분할 지점을 체계적으로 찾아내어, 엔지니어들이 엣지 추론 시 속도와 데이터 전송률을 실용적으로 균형 맞출 수 있게 한다.

주요 기여

  • Pareto‑front 기반 파티셔닝: 지연 시간과 처리량을 동시에 목표로 삼고 Pareto 분석을 사용해 최적의 분할 지점을 찾습니다.
  • 포괄적인 벤치마크 스위트: 이기종 테스트베드(여러 Raspberry Pi와 GPU 지원 엣지 서버)에서 파이프라인 파티셔닝 추론을 다양한 네트워크 시나리오에 걸쳐 평가합니다.
  • 오픈소스 툴체인 (ParetoPipe): 이중 통신 백엔드(PyTorch RPC와 경량 커스텀 프로토콜)를 제공하고, 모델 슬라이싱을 위한 유연한 API와 자동 Pareto‑front 생성을 위한 스크립트를 포함합니다.
  • 실증적 인사이트: 네트워크 변동성이 지연‑처리량 트레이드오프를 어떻게 재구성하는지 정량화하고, 직관에 반하는 파티션 선택이 단순한 “layer‑X에서 분할” 휴리스틱보다 우수함을 밝혀냅니다.

방법론

  1. Model & Device Profiling – 저자들은 테스트베드에 있는 각 디바이스별로 모든 DNN 레이어의 연산 시간과 메모리 사용량을 프로파일링하고, 중간 활성화의 데이터 크기도 측정한다.

  2. Search Space Construction – 가능한 모든 연속 파티션 지점(예: “레이어 0‑k 를 디바이스 A에서 실행하고 나머지를 디바이스 B에서 실행”)을 열거한다. 각 후보 분할에 대해, 프로파일링된 수치와 다양한 대역폭/지연 조건을 나타낼 수 있도록 조정 가능한 네트워크 모델을 사용해 종단 간 지연시간과 달성 가능한 처리량을 추정한다.

  3. Pareto Front Extraction – 후보 분할들을 지연‑처리량 공간에 플롯한다; 지배되지 않는(즉, 다른 어떤 분할도 더 빠르고 처리량이 높지 않은) 분할들이 파레토 프론트를 형성한다.

  4. Implementation & Validation – ParetoPipe는 선택된 분할을 실제 테스트베드에 구현하고, PyTorch RPC 또는 맞춤형 경량 소켓 레이어를 통해 실제 추론 파이프라인을 실행하여 분석 예측을 검증한다.

  5. Scenario Sweeps – 실험은 네트워크 조건(Wi‑Fi, Ethernet, 제한된 링크) 및 배치 크기를 다양하게 변화시켜 파레토 프론트가 어떻게 이동하는지 관찰한다.

Results & Findings

ScenarioBest‑Latency SplitBest‑Throughput SplitPareto‑Front Shape
High‑bandwidth LAN (1 Gbps)All layers on edge GPU (≈ 3 ms latency)Split after early conv layers (≈ 150 fps)Narrow front – latency and throughput improve together
Moderate Wi‑Fi (30 Mbps)Early split: first few layers on Pi, rest on GPU (≈ 7 ms)Later split: more work on Pi to reduce traffic (≈ 80 fps)Wider front – clear trade‑off
Low‑bandwidth (5 Mbps)Heavy off‑loading to Pi (≈ 12 ms)Maximize local compute on Pi (≈ 30 fps)Very wide front – latency gains come at steep throughput loss

Key takeaways

  • Network bandwidth is a first‑order factor; the optimal split can move dramatically when bandwidth drops.
  • The Pareto‑optimal points often lie in the middle of the layer chain, contradicting the common “edge‑only” or “cloud‑only” extremes.
  • Using the lightweight custom RPC reduces communication overhead by ~15 % compared with vanilla PyTorch RPC, tightening the Pareto front.

Practical Implications

  • Dynamic Edge Orchestration – 개발자는 네트워크 상황이 변함에 따라(예: 모바일 엣지, IoT 게이트웨이) 실시간으로 분할을 재평가하는 런타임 매니저에 ParetoPipe의 의사결정 엔진을 삽입할 수 있다.
  • Resource‑Aware Model Deployment – 배치 크기를 수동으로 조정하거나 모델을 프루닝하는 대신, 엔지니어는 Pareto 분석을 통해 지연 시간에 대한 서비스 수준 목표(SLA)를 충족하면서 처리량을 최대화하는 분할을 선택하도록 할 수 있다.
  • Cost‑Effective Scaling – 작은 엣지 클러스터(Raspberry Pis, Jetson Nano 등)는 최적의 파이프라인 분할을 활용함으로써 비싼 하드웨어를 구매하지 않고도 GPU 수준의 처리량을 집합적으로 달성할 수 있다.
  • Framework Integration – ParetoPipe는 PyTorch RPC와 최소한의 커스텀 프로토콜을 모두 제공하므로 기존 PyTorch 파이프라인에 바로 삽입하거나 최소한의 연결 코드만으로 비‑Python 환경에서도 사용할 수 있다.

제한 사항 및 향후 작업

  • 정적 레이어 세분화 – 현재 검색은 전체 레이어 분할만 고려합니다; 보다 세밀한 텐서 파티셔닝을 통해 추가적인 파레토 포인트를 얻을 수 있습니다.
  • 에너지 소비 모델링 미흡 – 지연 시간과 처리량이 중요하지만, 엣지 배포에서는 전력도 신경 씁니다; 프레임워크에 에너지를 세 번째 목표로 포함시키는 작업은 향후 과제로 남겨둡니다.
  • 대규모 클러스터 확장성 – 실험은 4노드 라즈베리 파이 클러스터와 하나의 GPU 서버에 제한되었습니다; 분석을 수십 개의 이기종 노드로 확장하려면 탐색 공간을 휴리스틱으로 가지치기해야 할 수 있습니다.
  • 네트워크 모델 단순화 – 실제 무선 네트워크는 버스트 손실 및 지터를 보입니다; 확률적 네트워크 모델을 도입하면 파레토 프론트를 더욱 견고하게 만들 수 있습니다.

ParetoPipe는 개발자들이 엣지 추론을 단일 목표 해킹이 아닌 균형 잡힌 최적화 문제로 다룰 수 있는 길을 열어줍니다. 전체 지연‑처리량 경계를 공개함으로써, 변화하는 엣지 환경에 발맞출 수 있는 보다 스마트하고 적응적인 배포를 가능하게 합니다.

저자

  • Adiba Masud
  • Nicholas Foley
  • Pragathi Durga Rajarajan
  • Palden Lama

논문 정보

  • arXiv ID: 2601.08025v1
  • Categories: cs.DC
  • Published: 2026년 1월 12일
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