WebGPU Privacy Studio가 브라우저의 로컬 하드웨어 접근을 통해 Stable Diffusion 및 LLM 추론을 클라이언트 사이드로 이동시킨 결과, 레이턴시 감소와 데이터 유출 방지 달성

Context

Stable Diffusion이나 대규모 언어 모델 실행은 전통적으로 무거운 Python 환경 또는 고비용 클라우드 GPU를 필요로 했다. 이로 인해 일반 사용자가 로컬 AI 추론을 수행하기에는 접근 장벽이 높았다.

Technical Solution

• 컴퓨팅 수행을 서버 사이드에서 클라이언트 사이드로 이동: WebGPU를 통해 브라우저가 로컬 하드웨어에 직접 접근하도록 구현
• WASM과 WebGPU를 활용한 무거운 모델 포팅: 기존의 클라우드 기반 추론 방식 대신 브라우저 환경에서 직접 모델 실행
• 데이터 플로우 변경: 사용자 데이터가 로컬 머신 내에서만 처리되도록 아키텍처 설계

Key Takeaway

WebGPU를 통한 클라이언트 사이드 AI 추론은 레이턴시 감소와 프라이버시 보호라는 두 가지 핵심 가치를 동시에 제공한다. 따라서 로컬 AI 환경 구축 시 서버 의존성을 제거하는 것이 성능과 보안 모두에 유리하다.