Yaft 개발로 보는 Cross Platform SDK 개발기

#Softwareengineering #Middleware

카카오브레인에서 Yaft라는 사람의 얼굴, 몸을 인식하여 그에 맞추어 렌더링해주는 멀티 플렛폼 SDK를 개발하고 있습니다. 이 SDK를 개발하며 겪은 결정 사항들과 관련된 내용을 공유합니다.

발표자 : deadlock.yoon
카카오브레인 Digital Human Studio의 Deadlock입니다. C/C++ 개발자 이며, emacs를 사용하고 있습니다.

Transcript

1. 황광윤 Deadlock.Yoon
   
   
   카카오브레인
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   Yaft 개발로 보는
   
   
   Cross Platform SDK 개발기
   if(kakao)2022
   

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2. Yaft란?
   

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3. Yaft란 무엇인가요?
   영상 인식과 영상 효과를 위한 Cross Platform SDK
   
   
   다양한 Platform (iOS, Android, Mac, Windows) 위에서
   Application들에게 Yaft는 동일한 기능을 API로 제공합니다.
   
   
   

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4. Yaft를 만들 때의 요구 사항
   

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5. - (비교적) 빠르게 상품화 수준으로 만들 수 있을 것
   
   
   - 속도가 빠를 것 (Mobile에서 real
   -
   time 구동이 가능해야 함)
   
   
   - Multi
   -
   platform을 지원할 것
   
   
   - Android, iOS, Mac(x86_64, ARM64), Windows(x86_64)
   
   
   - 앱에서 쉽게 사용할 수 있을 것. (추가 그래픽스 작업 없이 쉽게 연동할 수 있을 것)
   
   
   - 지적 재산(모델)을 보호할 수 있을 것
   
   
   - 다양한 기능 (모델들) 을 빠르게 만들 수 있을 것
   
   
   - 바이너리 크기는 최대한 줄일 수 있을 것
   주요 요구사항
   

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6. - 기존 Open Source Project들을 적극적으로 고려한다.
   
   
   - 필요한 기능의 대부분은 이미 세상 어디엔가는 구현되어 있거나 구현 중
   
   
   - Don't reinvent the wheel
   
   
   - Multi
   -
   Platform 지원을 하고 있는 inference 용 library와 rendering용 library가 필요함
   
   
   - Inference의 경우 빠르게 기능을 구현하고 테스트할 수 있으며, 안정적인 framework가 필요함
   
   
   - 다양한 기능 (모델들) 을 빠르게 만들 수 있을 것
   
   
   - Rendering의 경우 PBR을 지원하며 안정적인 framework이 필요
   
   
   - PBR (Physically based rendering)
   요구 사항을 만족 시키기 위해 선택한 방안
   

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7. Inference: Google’s MediaPipe
   Open Source Cross Platform Framework
   
   
   Multi Platform을 지원
   
   
   Protobuf를 이용하여 ML application을 작성
   
   
   실시간 영상 처리가 주요 목표
   1) Google MediaPipe Project, https:/
   /mediapipe.dev/ | 2) https:/
   /google.github.io/mediapipe/solutions/face_mesh
   2)
   

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8. MediaPipe Graph 예제
   node {
   
   
   calculator: "InferenceCalculator"
   
   
   input_stream: "TENSORS:input_tensors"
   
   
   output_stream: "TENSORS:detection_tensors"
   
   
   options: {
   
   
   [mediapipe.InferenceCalculatorOptions.ext] {
   
   
   model_path: "mediapipe/modules/face_detection/
   face_detection_short_range.tflite"
   
   
   }
   
   
   }
   
   
   }
   
   
   

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9. Rendering: Google’s Filament
   Open Source, Cross
   -
   Platform Rendering
   Engine
   
   
   Real
   -
   time, Physically Based Rendering
   
   
   기본적으로 Android에 최적화를 목표로 하고 있으나
   iOS, Linux, macOS, Windows 등을 지원
   
   
   더 자세한 내용은 Danny의 좌충우돌 애니모지 개발기를 참고해 주세요.
   1) Google Filament Project, https:/
   /github.com/google/
   fi
   lament
   1)
   

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10. 그러면 모든 문제가 해결되었나요?
    

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11. - MediaPipe는 Bazel build system, 다른 대부분의 library는 CMake
    
    
    - Bazel Build System의 목표는 빌드의 결과물이 하나의 Application. Library는 상정하지 않음
    
    
    - Monorepo를 통해 iOS/Android Application을 만드는 것이 목표
    
    
    - Project를 시작하였을 때, Bazel 자체가 안정된 상황이 아니었기에 전체 Project는 CMake를 사용
    
    
    - MediaPipe의 Bazel Build script에 extension으로 static library을 생성하도록 작업
    
    
    - 불필요한 코드는 link
    -
    time optimization을 통해 제거
    Build System
    

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12. - 각 Platform 및 device마다 ML 성능이 어떻게 되는 지 알 필요가 있었음
    
    
    - 대표적인 기종들을 선정하여 benchmark를 통해 성능 특성 정보를 확인
    
    
    - 모든 device 에 대해 최적화하는 것은 가진 자원으로 불가능 했기에 평균적으로 빠른 backend를 선정
    
    
    - Android 의 경우 OpenGL 혹은 OpenCL을 사용 시 최초 ML kernel을 compile 시 시간이 오래 걸리는 문제
    
    
    - Compile된 OpenCL kernel을 cache하여 차후 실행 시 initialization 을 최소화
    Inference의 속도 및 Initialization 문제
    

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13. Inference: OpenCL/Metal이 항상 빠를까?
    모델이 충분히 작을 경우 [ex) 0.53 MMAC]
    
    
    CPU
    <-
    > GPU 간의 upload 및 synchronization이 더 큰 overhead
    
    
    결론: 현재 데이터의 위치 (CPU/GPU)와 백엔드에 따른 속도에 따라 모델을 수행할 적절한 백엔드 선택
    Backend 수행 속도
    CPU 337.401us
    OpenCL 1309.06us, 1372.9us (low precision)
    OpenGL 2098.95us, 1743.54us (low precision)
    NNAPI 2242.31us
    CPU
    -
    XNNPACK 158.107us
    Benchmarked on Google Pixel 3a with 0.53 MMAC model
    

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14. - 각 Platform 별 CI/CD 환경 셋팅 및 테스트
    
    
    - Github Actions를 통해 on
    -
    device test 환경 설정
    
    
    - 각 Platform 마다 다른 언어로 API 제공 필요
    
    
    - Android: Java
    
    
    - JavaDoc
    
    
    - iOS/Mac: ObjC, Swift
    
    
    - Xcode documentation
    그 외 해결해야 할 사항들
    

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15. 공짜 점심은 없었습니다
    

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16. - MediaPipe의 경우, 다양한 DL 모델을 이용해 빠르게 prototyping하는 것이 목표
    
    
    - protobuf를 이용해 전체 graph를 빠르게 작성할 수 있고 bazel을 통해 iOS, Android용 어플리케이션
    빠르게 테스트해 볼 수 있음.
    
    
    - 다른 project에서 중간 library로 사용되는 것은 프로젝트의 목표로 상정되지 않음.
    
    
    - runtime에 dynamic 하게 graph가 생성되기 때문에 수행속도에 패널티가 있음.
    
    
    - Mac 및 Windows의 경우 OpenCV위에서 동작하여 image processing 속도에 한계가 있음
    
    
    - Windows의 경우 experimental stage.
    기존 Open Source Project의 이용만으로 충분한가? (1)
    

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17. - Filament
    
    
    - 최대한 많은 device에서 빠른 속도로 3D rendering을 하기 위한 library
    
    
    - 대부분의 backend를 지원함 (OpenGLES, Metal, Vulkan 등)
    
    
    - 최대한 많은 device를 지원하기 위해 OpenGLES의 minimum version이 낮게 설정되어 있음
    
    
    - OpenGLES 3.0에 맞추기 위해 Vulkan이나 Metal backend의 모든 기능을 사용하지 못함.
    
    
    - 두 project 모두 외부에서의 memory pool 관리를 상정하지 않음.
    
    
    - 최적화된 memory 관리가 어려움
    기존 Open Source Project의 이용만으로 충분한가? (2)
    

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18. - Desktop 환경에서 TFLite기반의 자체 inference framework 구현
    
    
    - OpenCV를 제거하고 GPU를 이용한 image processing을 최대한 활용
    
    
    - Filament (Rendering Engine) 에 우리가 필요한 기능 구현
    
    
    - Danny의 좌충우돌 애니모지 개발기를 참고하세요
    우리의 Use
    -
    Case에 맞추어 나가기
    

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19. 차후 목표
    

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20. - MediaPipe에서 벗어나 전체 기능을 자체 TFLite backend로 수행
    
    
    - Global Memory management
    
    
    - Compile time graph optimization
    
    
    - Filament에 우리의 Use
    -
    Case 를 위한 수정을 하거나, 다른 solution으로 이동
    
    
    - Global Memory management
    
    
    - PRB을 넘어 Neural Rendering을 위한 기능 구현
    전체 Framework 최적화
    

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21. Q&A
    * 사용된 3D asset은 Ready Player Me를 통해 제작되어 일부 수정을 거쳤습니다., https:/
    /readyplayer.me/ Creative Commons Attribution
    -
    NonCommercial
    -
    ShareAlike 4.0 International
    

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