Google Tensor SDK 베타 출시: LiteRT와 함께 온디바이스 AI 개발 시작하기

2026-05-19

요약

Google이 Pixel 10 시리즈부터 온디바이스 AI를 위한 Tensor ML SDK를 베타 버전으로 출시했어요. LiteRT 통합으로 개발 워크플로우를 간소화하고, 100개 이상의 모델을 Tensor TPU에서 최적화된 성능으로 실행할 수 있게 되었답니다.

인사이트

Tensor ML SDK가 베타로 전환되면서, Pixel 기기의 전용 Tensor TPU를 활용해 개인 정보 보호가 강화되고, 실시간으로 반응하는 온디바이스 AI 애플리케이션 개발이 훨씬 쉬워졌어요.
Google의 온디바이스 ML 프레임워크인 LiteRT와의 통합으로 모델 변환, 컴파일, 배포, 추론 실행까지 모든 개발 과정이 간소화되고 표준화되었어요.
컴퓨터 비전, 음성 인식, 소규모 언어 모델(SLM) 등 100가지가 넘는 모델이 포함된 '모델 가든'을 제공하여 개발자들이 다양한 AI 기능을 쉽게 구축하고 활용할 수 있도록 지원해요.

왜 중요한가

이번 출시는 개발자들이 Pixel 기기의 강력한 하드웨어 AI 가속기를 활용하여 더욱 혁신적이고 사용자 친화적인 온디바이스 AI 경험을 제공할 수 있는 기반을 마련했어요. 이는 더욱 스마트하고 몰입감 있는 모바일 애플리케이션의 등장을 가속화하며, 사용자들에게 새로운 차원의 편리함과 개인화를 선사할 거예요.

#구글텐서 #LiteRT #온디바이스AI

2026년 5월 19일

Google Tensor ML SDK는 Pixel 10 시리즈 기기¹부터 온디바이스 머신러닝(ML) 기능을 구축할 수 있도록 지원해요. 이 SDK는 Pixel의 맞춤 설계된 Google Tensor 시스템 온 칩(SoC)과 전용 Tensor Processing Unit(TPU) 추론 가속기를 활용하죠. 오늘 Tensor ML SDK는 실험적 접근 프로그램(EAP)을 졸업하고 베타 버전으로 출시되었는데요, 이제 개발자들이 Google Tensor의 TPU에서 AI 경험을 매끄럽게 구축하고 배포할 수 있게 되었어요. Tensor의 TPU 덕분에 Pixel의 프로 줌², 나를 추가하기(Add Me), 음성 번역³, 통화 메모⁴ 같은 인터랙티브하고 실시간이며 개인 정보가 보호되는 온디바이스 AI 경험이 가능해졌어요.

구글 제품 관리팀이 Tensor SDK와 이것이 Pixel 개발의 미래에 어떤 의미를 가지는지 자세히 설명하는 영상을 살펴보세요.

베타 출시는 개발자들에게 두 가지 주요 이점을 제공해요:

LiteRT를 통한 통합 개발 워크플로우
Tensor TPU에서 100개 이상의 모델을 최적으로 실행할 수 있는 모델 가든

LiteRT를 통한 통합 개발 워크플로우

LiteRT는 엣지 플랫폼에서 고성능 머신러닝(ML)을 배포하기 위한 Google의 온디바이스 프레임워크예요. 이 프레임워크는 컴파일러와 런타임을 포함한 하위 수준의, 벤더별 SDK들을 추상화하고, 통합되고 간소화된 개발자용 API를 통해 이들을 제공해요. Tensor ML SDK는 이제 LiteRT와 통합되어, Tensor의 TPU를 통해 PyTorch나 TFLite 모델들을 Google Pixel에서 변환하고, 컴파일하고, 배포하고, 실행할 수 있는 매끄러운 개발 워크플로우를 제공해요.

컴파일: LiteRT Torch를 사용해서 PyTorch 또는 TFLite 모델을 Tensor TPU를 활용하도록 최적화된 바이너리로 변환하고 컴파일할 수 있어요.
배포: Play Feature Delivery를 사용해 온디바이스 TPU 드라이버에 연결되는 호환 런타임 및 컴파일러 라이브러리를 배포하고 설치할 수 있어요. 또한 온디바이스 AI용 Play의 일부인 AI 팩을 사용해서 컴파일된 모델 파일을 애플리케이션에 묶어 전달할 수 있고요.
추론 실행: LiteRT 런타임을 활용해서 단 몇 줄의 코드로 TPU에서 모델을 실행할 수 있어요. 이 기능은 또한 CPU 또는 GPU를 보조 옵션으로 지정하여 강력한 대체 메커니즘을 활성화하고, TPU 가용성에 따라 자동으로 이들을 사용하게 해요.

콜랩(Colab)과 샘플 앱을 포함한 자세한 전체 가이드는 LiteRT NPU 문서를 방문해서 확인해 보세요.

Tensor에 탑재된 100개 이상의 모델 가든

Tensor SDK 베타는 컴퓨터 비전 및 음성 인식을 포함한 다양한 모델들을 대규모 모델 가든을 통해 Pixel 기기에 바로 배포할 수 있도록 지원해요. 이 모델 가든은 100개 이상의 클래식 ML 모델과 생성형 AI 모델(Gemma 3 1B)을 제공하며, LiteRT Hugging Face 커뮤니티에서 직접 다운로드할 수 있는 미리 컴파일된 모델 라이브러리도 함께 제공해요.

다음은 개발자들이 사용 가능한 모델들로 무엇을 만들 수 있는지에 대한 내용이에요:

소규모 언어 모델: Function Gemma를 사용해서 앱 상호작용을 위한 로컬 액션을 가능하게 할 수 있어요. EmbeddingGemma를 활용하여 풍부한 의미론적 기능을 앱에 추가할 수도 있고요.
지능형 콘텐츠 생성: 실시간 텍스트를 생성하고, 스마트 이미지 필터를 적용하고, 인물 사진 블러 처리와 같은 고급 연산 사진 효과를 실행하는 기능을 구축할 수 있어요.
비전 및 이해: 객체 감지, 깊이 매핑, 신체 추적, 멀티모달 이미지-텍스트 이해 기능을 구현하여 사용자 환경을 인식하고 반응하는 카메라 애플리케이션을 만들 수 있어요.
오디오 및 접근성: 종단간 음성 인식을 실행하여 안전하고 레이턴시가 낮은 오디오 전사, 음성 제어 접근성 도구, 그리고 엣지에서의 번역 기능을 제공할 수 있어요.

여기 영감을 얻을 수 있는 몇 가지 데모 영상이 있어요:

영상 3 이미지 세분화 LiteRT 샘플 앱 (왼쪽) AI 엣지 갤러리 - 모바일 액션의 LiteRT LM을 사용하는 Function Gemma (오른쪽)

오늘 바로 Pixel로 시작해 보세요!

구글은 개발자 커뮤니티 분들을 초대해요. Pixel 10 시리즈부터 시작해서 새롭고 지능적이며 반응성 좋은 AI 애플리케이션을 함께 만들어 보지 않으실래요? Tensor SDK를 탐색하고, TPU에서 모델을 실행하는 실험을 해보고, Github의 LiteRT 커뮤니티에 피드백을 공유해주세요.

Google I/O에 직접 또는 온라인으로 참여하신다면, 구글의 전용 코랩과 샘플 앱을 꼭 확인해 보세요. Tensor SDK를 사용하고, 모델을 컴파일하고, Pixel 10 시리즈 기기에 TPU를 통해 배포하는 것을 직접 경험할 수 있을 거예요.

지원되는 기기: Pixel 10, Pixel 10 Pro, Pixel 10 Pro XL, 그리고 Pixel 10 Pro Fold.

구글은 여러분이 Pixel로 만들 결과물들을 정말 기대하고 있어요!

감사의 말씀

이 프로젝트는 여러 팀의 협력 덕분에 가능했어요. 그들의 중요한 기여에 정말 감사드려요:

Tensor 팀: Himangshu Roy, Chirag Gupta, Rishubh Khurana, Rachit Agrawal, Priya Patel, Prakul Sawhney, Abby Chung, Malini P V, Jui Pradhan, Naina Singla, Debapriya Maji, Aditya Srivastava, Abhishek Jatram, Vibhu Agrawal, Rachana Jayaram, Lokesh Vutla, Abhishek Singh, Annie Fu, Chen-Hao Liao, Chanchal Raj, Ty Werbicki, Sriram Kashyap M S, Shubham Saini, Thiru Ramasamy, Jayanthan K, Payal Agarwal, Pranjal Srivastava, Yathish Reddy M, Akhilesh Ravi, Harold Yang, Yi Yo, Priyanka Mittal, Ishaan Agrawal, Vivek Kumar, Minje Park, YoonKyung Kim, Eunji Heo, Mehran Nekuii, John Joseph, Nett Phasukavanich, Jess Tsopanis, Chen-Hao Liao, Jeff Setter, Ganesh Rao, Neena Maldikar.

LiteRT 팀:Lu Wang, Weiyi Wang, Jingjiang Li, Gerardo Carranza, Terry (Woncheol) Heo, Andrew Zhang, Chenchen Tang, Shuangfeng Li, Changming Sun, Somdatta Banerjee, Na Li, Yu-hui Chen, Tenghui Zhu, Alice Zheng, Chintan Parikh, Sachin Kotwani, Cormac Brick, Matthias Grundmann, Salil Tambe, Yishuang Pang.

라이선스

https://ai.google.dev/edge/litert/next/tensor_ml_terms

¹ 지원되는 기기는 Pixel 10, Pixel 10 Pro, Pixel 10 Pro XL, 그리고 Pixel 10 Pro Fold이에요.

² 일부 국가 및 언어에서 사용 가능해요.

³ 일부 국가 및 언어에서 사용 가능해요. 결과는 다를 수 있어요. 정확성을 위해 응답을 확인하세요.

⁴ 미국에서만 사용 가능해요. 영어만 지원해요.

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