이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
실시간 이미지 스트림 처리에서 사이클타임을 맞추기 위해 가장 먼저 한 것은 전처리·추론·후처리 각 단계의 지연을 프로파일링하는 것이었습니다. 어느 구간이 병목인지 파악해야 최적화 대상을 정확히 선정할 수 있었고, 잘못된 가정으로 엉뚱한 곳을 최적화하는 시간 낭비를 막았습니다.
모델 추론 속도가 가장 큰 병목이었습니다. 모델 경량화와 양자화를 적용해 정확도 손실을 최소화하면서 처리 속도를 목표 사이클타임 이내로 낮추는 작업을 반복했습니다. 하드웨어 가속기를 활용하는 경우 드라이버 버전과 배치 크기 설정도 성능에 큰 영향을 줬습니다.
파이프라인 구조도 개선했습니다. 프레임 수신·전처리·추론을 별도 스레드로 분리하면 각 단계가 독립적으로 동작해 전체 처리량이 향상됐습니다. 버퍼 크기와 스레드 간 동기화 방식을 튜닝하면서 지연 없이 안정적인 처리가 가능해졌습니다.
실시간 스트림 처리에서 카메라 획득 스레드와 처리 스레드가 같은 버퍼를 쓰면 한쪽이 끝날 때까지 기다려야 하는 문제가 생겼습니다. 이를 해결하기 위해 더블 버퍼링을 적용했는데, 카메라가 A 버퍼에 쓰는 동안 처리 스레드는 B 버퍼를 읽고 역할을 바꾸는 구조로 만들었습니다.
두 스레드가 서로 기다리지 않고 독립적으로 동작하면서 전체 처리량이 눈에 띄게 올라갔습니다. 다만 처리 스레드가 카메라보다 느릴 경우 버퍼 스왑 시점에 최신 프레임이 아닌 한 프레임 전 데이터를 처리하는 현상이 생겼습니다. 산업용 검사에서는 사이클타임 내 처리를 보장하는 것이 정확성보다 우선이라, 처리 속도가 획득 속도를 따라가는지를 워스트케이스 조건에서 먼저 검증하는 방식을 잡았습니다.
사이클타임 보장에서 개별 단계 속도를 최적화해도 전체 레이턴시가 목표를 넘는 경우가 있어서, 카메라 트리거부터 결과 출력까지 엔드투엔드로 측정하는 방식을 도입했습니다. 전처리는 빠르지만 GPU 추론 대기 큐에 프레임이 쌓이면서 후반 프레임의 지연이 누적되는 패턴을 발견했습니다.
타임스탬프 로깅을 각 단계에 삽입해 어느 구간에서 지연이 발생하는지 시각화하고, 대기 큐의 깊이를 모니터링하는 방식을 추가했습니다. 최악의 경우 프레임 드롭을 허용할지 아니면 큐를 강제로 비울지를 정책으로 정해두니, 예외 상황에서도 일관된 동작을 보장할 수 있었습니다.
실시간 시스템은 평균 성능보다 워스트케이스 성능이 설계 기준이라는 것을 반복하면서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 현대자동차 MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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