Compression AI는 HBO에서 방영되는 ‘실리콘밸리’의 배경이 되는 스타트업 ‘피리부는 사나이(Piped Piper)’처럼 고도 신기술 중소기업을 배양하고 육성하는 서비스 기구에서 미디어 압축 기술을 연구하고 있는 개발자들이 모인 팀입니다. 그러나 현실은 TV 시트콤 속의 스타트업처럼 고난과 시련으로만 가득 차 있지만은 않습니다.
Compression AI의 공동 설립자인 프랜시스 두메트(Francis Doumet)와 미겔 티세라(Migel Tissera)는 캐나다 벤쿠버의 한 개방형 공유 사무실에서 만나, 두 명의 직원과 함께 밤을 새며 개발한 첫 번째 베타 소프트웨어 PixelDrive를 출시했습니다.
2018년에 설립된 Compression AI는 저품질의 인터넷 네트워크 환경에서도 신속한 미디어 데이터의 전송을 가능하게 하는 것을 목표로 하고 있죠.
엔비디아 GPU로 훈련된 복잡한 뉴럴 네트워크에 대한 팀의 맞춤형 작업 결과물인 회사의 신경 압축 기술은 이미지 파일 크기를 최대 80 %까지 줄일 수 있습니다.
PixelDrive는 소비자 제품으로 처음 출시됐습니다. 그러나 두메트와 티세라는 곧 PixelDrive의 근본적인 기술이 이미지 압축을 사용해 웹 페이지 로딩 시간을 단축하고 검색 엔진 순위를 높일 수 있기 때문에 개발자들에게 훨씬 더 유용하다는 사실을 알게 됐고, 이 기술을 개발자를 위한 API로 사용할 수 있게 만들었죠.
두 공동 설립자의 궁극적인 목표는 현재 기술을 동영상 압축에도 적용하는 것입니다. 이는 티세라가 UFC 종합 격투기 방송을 즐겨 봤던 것과도 관련이 있답니다. 티세라는 UFC 종합 격투기를 즐겨보는 팬으로써 툭툭 끊기는 방송 수신이 매우 거슬렸죠. 그래서 최적의 인터넷 품질이 보장되지 않는 장소를 위한 동영상 압축 기술의 개선이 필요하다고 생각했답니다
Compression AI는 신흥 기업들의 시장 진출 속도를 높일 수 있도록 지원하는 엔비디아 인셉션 프로그램의 회원입니다.
출시 날짜를 앞당기다
두메트는 “개발자 API와 PixelDrive를 실행하는 뉴럴 네트워크는 이미지 세트의 전체 ImageNet와 웹에서 수집된 많은 이미지들로 훈련됐습니다. 총 1,000만 개 이상의 이미지로 훈련된 셈이죠”라고 말했습니다.
두메트는 “Compression AI 팀은 자동 인코더로 알려진 CNN 일부를 중심으로 신경망을 설계했습니다”라며, “이 개발로 인해 Compression AI는 개별 이미지의 픽셀 단위까지 최적의 이미지 압축을 도출할 수 있죠”라고 말했습니다.
배포된 서비스는 클라우드에서 추론 작업을 수행하는 NVIDIA P4 GPU를 통해서 구동됩니다. 두메트는 “이미지 압축 분야에서는 우리가 최고입니다”라고 말했죠.
신경망 훈련 역시 NVIDIA GPU로 구동되는 데스크톱 PC에서 빠른 속도로 나타났습니다.
온라인 비즈니스에 적용
한층 더 향상된 이미지 압축 기술은 비즈니스에도 잠재적으로 큰 영향을 끼칠 수 있습니다. Compression AI는 이미지 압축의 이점을 탐구하는 여러 회사들과 시범 운영을 하고 있습니다.
그 중 하나는 주요 온라인 부동산 사이트입니다. 두메르는 “향상된 이미지 압축 기술을 통해 로딩 시간이 더 빨라지면 부동산 사이트들이 구글 검색에서 더 높은 순위를 점유할 수 잇죠” 라고 말했습니다.
또 다른 비즈니스 사례는 비디오 게임 어플입니다. 이는 다운로드 시 이미지 압축을 통해 파일 크기가 가벼울수록 더 낮은 웹사이트 이탈률이 발생하기 때문이죠.
두메트는 “온라인 소매업체들은 더 빠른 페이지 로딩 시간으로부터 더 나은 판매 실적을 얻기 위해 시범 운영을 하고 있습니다”라고 말했습니다.
동영상 압축에 기대를 걸다
Compression AI는 동영상 압축 기술 출시에 집중하고 있습니다.
두메트와 티세라는 4G의 발전과 5G의 잠재적 가능성에도 불구하고 모바일 인터넷은 대역폭이 제한된 상태로 유지되고 있다고 말합니다. 예를 들어, 모바일 기기에서 4K로 촬영된 4분짜리 영상을 미국의 평균 인터넷 연결을 통해 전송하는 데 약 13분이 걸리죠.
두메트는 “AI의 발전으로 파일 크기를 줄일 수 있도록 모든 이미지를 조정하고 최적화할 수 있는 보다 지능적인 코덱을 개발할 수 있게 되었답니다”라고 말했습니다.