모바일에서 고성능 AI를? Gemma 3n이 답입니다

최근 몇 년 사이, AI 모델의 발전 속도는 상상을 초월할 만큼 빨라졌습니다. 하지만 여전히 대부분의 고성능 모델은 클라우드 환경에서만 제대로 작동하는 것이 현실입니다. 모바일이나 IoT 기기처럼 리소스가 제한된 환경에서는 성능과 효율성의 균형을 맞추기가 어려웠기 때문입니다.

그런데 여기, 이런 한계를 정면으로 돌파한 모델이 등장했습니다. 바로 Google이 공개한 Gemma 3n입니다. 작은 기기에서도 작동 가능한 구조를 갖추고 있으면서도, 그 성능은 클라우드 기반 모델에 견줄 정도입니다.

이 글에서는 Gemma 3n의 주요 기술 개념과 구조, 성능 특성, 그리고 어떻게 실무에 적용할 수 있는지 구체적으로 정리합니다. 복잡한 설명은 배제하고, 실제로 도움이 되는 내용을 중심으로 전달하겠습니다.

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Gemma 3n은 어떤 모델인가?

Gemma 3n은 모바일과 엣지 디바이스에 최적화된 AI 모델입니다. 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 입력을 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 갖추고 있으며, 효율적인 구조 덕분에 상대적으로 작은 메모리에서도 강력한 성능을 보여줍니다.

두 가지 모델 크기: E2B와 E4B

• E2B: 약 5억 파라미터로 설계되었지만 실제 메모리 사용량은 기존 2B 모델과 유사
• E4B: 8억 파라미터로 설계되었으며, 약 4GB 수준의 VRAM에서 작동

두 모델 모두 텍스트, 오디오, 이미지, 영상 처리를 지원하며, 낮은 메모리에서도 고품질 결과를 도출할 수 있도록 설계됐습니다.

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핵심 기술 개념

MatFormer: 하나의 모델로 다양한 크기 제공

Gemma 3n의 중심에는 MatFormer라는 구조가 있습니다. 이 구조는 하나의 큰 모델 안에 작은 모델이 내장된 중첩형 트랜스포머 구조입니다. 즉, 하나의 모델로 다양한 크기 조합이 가능하다는 이야기입니다.

• 사전 추출 모델: 미리 훈련된 E2B 또는 E4B를 다운로드해 바로 사용 가능
• Mix-n-Match: 필요한 성능과 리소스 수준에 따라 세부적으로 크기를 조정한 모델을 직접 생성 가능

이는 하드웨어 성능에 맞춘 유연한 모델 배포를 가능하게 해줍니다.

PLE: 메모리 효율성을 극대화하다

Per-Layer Embeddings(PLE)은 레이어별로 임베딩을 분리하여 저장하고 연산하는 기술입니다. 이를 통해 고속 메모리(GPU/TPU)에 로드해야 하는 파라미터 양을 줄일 수 있으며, 나머지 파라미터는 CPU에 분산하여 처리하게 됩니다.

즉, 전체 모델 크기는 크지만 고속 메모리에 필요한 용량은 줄어든다는 점에서 엣지 디바이스에 최적화된 구조라 할 수 있습니다.

KV 캐시 공유: 더 빠른 응답 속도

기존 모델에서 긴 입력을 처리할 때 발생하던 지연 문제를 해결하기 위해, Gemma 3n은 KV 캐시 공유 기능을 도입했습니다. 이를 통해 입력 시퀀스를 처리하는 속도, 특히 첫 토큰이 생성되기까지의 시간이 최대 2배 빠르게 개선되었습니다.

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오디오와 비전 이해 능력

오디오 인식 및 번역

Gemma 3n은 Google의 Universal Speech Model(USM)을 기반으로 설계된 오디오 인코더를 사용합니다. 약 160ms마다 하나의 토큰을 생성하며, 이를 통해 고품질 음성 인식과 다국어 음성 번역 기능을 제공합니다.

특히 영어와 스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어 간의 음성 번역에서 뛰어난 결과를 보여줍니다. 또한, 체인 오브 쏘트(Chain-of-Thought) 프롬프트 기법을 통해 결과 품질을 높일 수 있습니다.

MobileNet-V5: 고성능 비전 인코더

영상과 이미지를 처리하기 위한 MobileNet-V5 인코더는 256x256부터 768x768 해상도까지 다양한 입력 크기를 지원합니다. 특히 다음과 같은 특징이 돋보입니다.

• 최대 초당 60프레임 처리 가능 (Pixel 기기 기준)
• 멀티스케일 피처 융합, 고효율 아키텍처 채택
• 기존 모델 대비 13배 빠르고, 4배 더 작은 메모리 사용량

모바일에서도 실시간 영상 분석이 가능해지는 셈입니다.

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어떻게 사용할 수 있나?

사용 예시

• Google AI Studio를 통해 클릭 몇 번으로 실습 가능
• Hugging Face, Kaggle에서 모델 다운로드
• AI Studio에서 Cloud Run에 직접 배포 가능
• Hugging Face Transformers, llama.cpp, MLX, Ollama, Docker 등 다양한 툴과 호환

커스터마이징

Mix-n-Match 기능을 통해, 개발자는 모델의 피드포워드 네트워크 크기나 레이어 수를 조절해 자신만의 경량 모델을 만들 수 있습니다. 성능 벤치마크도 제공되어 최적의 구조를 선택하는 데 도움을 줍니다.

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Gemma 3n은 단순히 또 하나의 경량 AI 모델이 아닙니다. 멀티모달 기능, 모바일 최적화 구조, 실시간 처리 성능이라는 세 가지 키워드를 모두 만족시키는 모델로, 실제 제품에 쉽게 적용할 수 있도록 설계된 것이 가장 큰 강점입니다.

AI가 클라우드에만 머무는 시대는 끝났습니다. 이제는 디바이스 자체가 똑똑해져야 합니다. Gemma 3n은 이 변화의 중심에 서 있으며, 앞으로 모바일 AI, 엣지 컴퓨팅, 온디바이스 앱 개발 등 다양한 분야에 큰 영향을 미칠 것입니다.

지금이 바로, Gemma 3n을 통해 당신만의 AI 경험을 만들어볼 때입니다.

https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/?fbclid=IwY2xjawLOFNhleHRuA2FlbQIxMQBicmlkETFUdHFhZzhyUjZvY29oYUJCAR6hRjkGukGOS6-s_FGqu2X38F4vDF91ACgCHfs0hZHvyl3W84PIYs0PkbYewg_aem_Q76eGclTzqZK8RBbSv1D6g

Introducing Gemma 3n: The developer guide- Google Developers Blog