이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
GPU 개발이나 하드웨어 설계 지원용 모델을 구축할 때 고품질 기준은 데이터가 실제 사용 환경을 얼마나 잘 반영하는지에서 시작한다고 봅니다. 특정 조건에만 치우친 데이터로 학습하면 모델이 그 조건 밖에서 신뢰할 수 없는 결과를 내기 때문입니다. 수업에서 하드웨어 성능 예측 모델을 다뤘을 때, 데이터 전처리 품질이 모델 구조 선택보다 결과에 더 큰 영향을 줬습니다. 입력 데이터의 이상치와 결측값을 어떻게 처리하느냐에 따라 모델 성능이 달라졌습니다. 검증 방법도 중요합니다.
학습 데이터와 검증 데이터가 비슷한 분포를 갖도록 분리하지 않으면 검증 결과가 실사용 성능을 반영하지 못합니다. 모델의 신뢰성은 최고 성능 수치보다 예외 케이스에서 어떻게 동작하는지로 판단합니다. 재현 가능한 파이프라인을 만드는 것도 고품질 모델 구축의 기본이라고 생각합니다.
GPU 개발용 모델 구축에서 GPU 아키텍처의 제약을 직접 고려하는 자리가 아직 경험 부족합니다. 모델 정확도 기준을 설정하고 검증하는 것까지는 접근할 수 있지만, GPU HBM 용량 제약 내에서 모델을 구성하는 메모리 최적화는 실제 하드웨어 없이 경험하기 어려운 자리입니다.
양자화(Quantization)로 FP32를 INT8로 낮추면 정확도와 처리량 간의 트레이드오프가 생기는데, 그 트레이드오프를 어떤 기준으로 판단하는지를 아직 스스로 결정하기 어렵습니다.
실제 GPU 추론 지연(Latency)이 배치 크기에 따라 얼마나 달라지는지도 직접 측정 경험이 없어 예측하기 어려운 자리입니다. 모델 품질 기준이 정확도 외에 GPU 아키텍처 제약까지 포함된다는 것을 알고, 그 부분이 아직 경험이 필요한 자리라는 것을 알고 있습니다.
GPU 개발 모델 구축 경험이 이후 모델을 다시 만들 때 먼저 하는 것으로 남았습니다. 재현 가능한 파이프라인을 만드는 것, 학습과 검증 데이터를 분리하는 것, 변경 후 회귀 테스트(Regression Test)로 성능 변화를 확인하는 것이 그 절차입니다.
모델 구조나 학습 데이터를 변경한 뒤에 이전 성능이 유지되는지를 확인하지 않으면, 어떤 변경이 성능 저하의 원인인지를 나중에 파악하기 어렵습니다.
하드웨어가 변경됐을 때도 모델 정확도와 추론 성능이 유지되는지를 확인하는 것이 GPU 환경에서 특히 중요합니다. 이 절차를 처음부터 만들어두면 나중에 파이프라인이 복잡해질 때도 각 단계의 결과를 추적할 수 있습니다. 재현 가능한 파이프라인과 회귀 검증이 모델 품질 유지의 기반이라는 것을 알고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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