Yaft 개발로 보는 Cross Platform SDK 개발기 / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
카카오브레인은 얼굴·몸 인식과 캐릭터 렌더링 기능을 iOS, Android, macOS, Windows에서 제공하기 위해 크로스 플랫폼 SDK Yaft를 개발했다. 빠른 상품화와 실시간 처리, 작은 바이너리 크기 등을 목표로 추론에는 MediaPipe, 렌더링에는 Filament를 채택하고, MediaPipe의 Bazel 빌드를 수정해 CMake 기반 정적 라이브러리로 빌드했다. 기기별 벤치마크를 통해 모델과 데이터 위치에 따라 CPU·GPU 백엔드를 선택하고 OpenCL 커널 캐싱으로 초기화 지연을 줄였으며, 데스크톱 추론은 오픈소스 구성의 한계를 보완하기 위해 자체 구현했다. 오픈소스를 활용해 빠르게 기반을 마련할 수 있지만, 성능과 메모리 관리 등 제품 요구에 맞추려면 프레임워크 수준의 최적화가 뒤따라야 한다는 점을 공유했다.
- 여러 플랫폼을 지원하는 SDK에서는 각 플랫폼의 빌드·테스트·언어별 API 제공을 초기 설계에 포함해야 한다.
- 모델 크기와 데이터가 위치한 곳에 따라 CPU와 GPU의 성능이 달라지므로 대표 기기에서 백엔드를 직접 벤치마크한다.
- OpenCL 커널을 디스크에 캐시하면 앱을 다시 실행할 때 초기화 지연을 줄일 수 있다.
- 오픈소스 라이브러리는 목표와 구조가 SDK의 사용 사례에 맞는지 살펴보고, 부족한 부분은 자체 구현이나 수정으로 보완한다.
소개
카카오브레인에서 Yaft라는 사람의 얼굴, 몸을 인식하여 그에 맞추어 렌더링해주는 멀티 플렛폼 SDK를 개발하고 있습니다. 이 SDK를 개발하며 겪은 결정 사항들과 관련된 내용을 공유합니다. #Software engineering #Middleware 카카오브레인 Digital Human Studio의 Deadlock입니다. C/C++ 개발자 이며, emacs를 사용하고 있습니다. 발표자료 보기 👉https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-14 if(kakao)2022에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com if(kakao)2022에 대한 문의는 👉 if@kakaocorp.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #기술 #개발 #ifkakao2022
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