TensorFlow Lite(TFLite) vs TensorRT 비교
두 기술 모두 AI 모델을 최적화하여 경량화 및 속도 향상을 목표로 하지만, 사용 목적과 동작 방식이 다르다.
TensorFlow Lite (TFLite)TensorRT
| 주요 목적 | 모바일 및 엣지 디바이스에서 AI 모델을 위한 경량화 | NVIDIA GPU에서 딥러닝 모델을 최적화하여 실행 속도 향상 |
| 지원 플랫폼 | Android, iOS, Raspberry Pi, 마이크로컨트롤러 등 | NVIDIA GPU 기반 시스템 (Jetson, 서버 GPU 등) |
| 모델 변환 방식 | Float → Quantization (8-bit, FP16)으로 변환, 경량화 | FP32 → FP16 또는 INT8 변환으로 속도 향상 |
| 하드웨어 가속 |
CPU, Edge TPU, GPU, DSP 등 다양한 하드웨어 지원 | NVIDIA CUDA, Tensor Cores 활용 |
| 장점 | - 모바일 및 저전력 디바이스에 최적화됨 - 모델 사이즈가 작고 배포 용이 |
- GPU 최적화로 고속 추론 가능 - TensorRT 엔진을 통해 런타임 성능 극대화 |
| 단점 | - 성능 최적화 한계 (특히 고성능 GPU 대비) - NVIDIA 전용 GPU 가속 기능 없음 |
- NVIDIA 전용이라 타 플랫폼 지원 불가 - 모델 변환 과정이 상대적으로 복잡 |
언제 사용하면 좋을까?
- TFLite 👉 모바일, IoT, 저전력 디바이스에서 AI 모델을 실행할 때
- TensorRT 👉 **NVIDIA GPU 환경 (서버, Jetson)**에서 고속 추론이 필요할 때
결론
모바일에서 실시간 Anti-Spoofing을 적용하려면 TFLite가 적합하지만,
고성능 NVIDIA 기반 서버에서 동작해야 한다면 TensorRT를 활용하는 게 더 유리하다.
=> TFLite = 저전력 & 경량 / TensorRT = 고성능 & 빠른 추론