WebGL 및 WebAssembly 기반 브라우저 내 로컬 신경망 학습 환경 구현

Context

외부 GPU 서버로의 데이터 전송 과정에서 발생하는 개인정보 유출 위험 및 데이터 전송 비용 문제. 기존 클라우드 기반 학습 방식의 프라이버시 침해 가능성에 따른 로컬 학습 요구 증대.

Technical Solution

• WebGL을 활용한 GPU 가속으로 브라우저 내 병렬 연산 처리 구조 설계
• WebAssembly 도입을 통한 저수준 연산 최적화 및 실행 속도 향상
• Client-side Training 방식을 적용하여 가중치 데이터의 외부 유출을 원천 차단한 프라이버시 보장 설계
• 학습 완료 후 ONNX 포맷으로 내보내는 기능을 통해 모델 상호운용성 확보
• Zero-install 아키텍처를 통한 사용자 진입 장벽 제거 및 즉각적인 환경 구축