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온디바이스 AI 얼굴 식별 파이프라인 최적화 섬네일

온디바이스 AI 얼굴 식별 파이프라인 최적화

하이퍼커넥트 favicon하이퍼커넥트·AI/ML·
KotlinAndroidFace RecognitionTensorFlow LiteFace Detection
2026년 01월 23일6

AI 요약

이 글은 AI가 요약했어요. 정확한 내용은 꼭 원문을 확인해 주세요!

핵심 요약

하이퍼커넥트가 온디바이스 얼굴 식별 파이프라인의 응답 시간을 138.2 ms에서 86.8 ms로 약 37% 단축하고, 처리량을 7.2장/초에서 45.9장/초로 530% 개선했습니다.

구현 방법

  • 디코딩 후보를 상위만 디코딩하는 PPD와 연산 융합으로 디코딩 양을 줄였습니다
  • Top-K를 Min Heap으로 관리해 전체 정렬 비용을 제거했습니다
  • TensorBuffer.floatArray 사용으로 JNI 호출을 최소화했습니다
  • 스레드 풀 및 인터프리터 수를 조정해 인퍼런스 병렬화 및 처리량을 높였습니다
  • 모델 인스턴스 병렬화를 통해 얼굴 탐지와 인식을 동시에 처리했습니다

주요 결과

  • Latency 138.2 ms → 86.8 ms, 약 37% 감소
  • Throughput 7.2 → 45.9 photos/s, 530% 증가

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