WebGPU 가속화-브라우저가 AI를 품다 | 매거진에 참여하세요

이제 AI는 더 이상 서버 전용 기술이 아니다.
WebGPU 가속화를 통해 브라우저 내에서 AI 모델을 직접 실행할 수 있는 시대가 열렸다.
이는 클라우드 인프라에 의존하지 않고도, 사용자의 로컬 디바이스에서 이미지 생성, LLM 추론, 음성 인식, 3D 렌더링까지 수행할 수 있음을 의미한다.

Google Chrome, Edge, Firefox, Safari 등 주요 브라우저가 WebGPU를 공식 지원하기 시작하면서
웹 환경이 단순한 콘텐츠 뷰어를 넘어 AI 런타임 플랫폼으로 진화하고 있다.

WebGPU란?

1.정의

WebGPU는 WebGL의 후속으로, 브라우저에서 GPU 연산을 직접 수행할 수 있게 하는 차세대 그래픽 및 연산 API다.
그래픽뿐 아니라 일반적인 병렬 연산(General Purpose GPU)을 지원하여, AI 추론, 과학 계산, 신호 처리 등에도 활용된다.

2. 2. 특징 요약

3 브라우저 내 AI 실행의 의미

즉, WebGPU는 "브라우저가 곧 AI 런타임"이 되는 기반 기술이다.

기술적 기반

(1) WebGPU + WebAssembly (WASM)

AI 모델을 웹에서 실행하려면 JS만으로는 느리기 때문에, WebAssembly를 통해 네이티브급 속도의 연산을 수행한다.

WebGPU + WASM 조합은 아래와 같은 구조로 작동한다:

사용자 입력 → WASM 모듈 → WebGPU 커널 실행 → 결과 렌더링

(2) 경량 AI 모델

예: ONNX Runtime Web , TensorFlow.js with WebGPU backend, Transformers.js (HuggingFace)

이들 프레임워크는 WebGPU를 활용해 브라우저 내에서
텍스트 요약, 음성 인식, 이미지 분류, LLM 응답 등을 수행한다.

(3) WebGPU 코드 예시

// WebGPU 디바이스 초기화 예시
async function initWebGPU() {
  if (!navigator.gpu) {
    throw new Error("WebGPU not supported on this browser");
  }

  const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
  const device = await adapter.requestDevice();

  console.log("WebGPU initialized:", device);
  return device;
}

이 디바이스 객체를 통해 텍스처 생성, 연산 셰이더 실행, 모델 추론이 가능하다.

브라우저 GPU써봤자 성능 안나오지 않나? 왜 이게 의미가 있나?

“일반 PC의 GPU로도 AI를 ‘돌릴 수는 있지만’, 대형 모델을 ‘빠르게’ 돌리긴 어렵다.”
즉, 클라우드 대체는 아니고, 경량화된 AI 추론용으로 진화하고 있는 기술입니다.

1. 1. 성능 측면: 로컬 GPU vs 클라우드 GPU

2. 2. 실제로 가능한 모델 수준

현재 WebGPU로 실행 가능한 AI 모델들은 아래와 같아요:

예를 들어 Chrome Canary나 Edge Dev에서
Transformers.js + WebGPU backend로 Phi-3-mini를 돌리면 맥북 M2에서도 초당 3~5토큰 정도 생성됩니다.

(대형 모델은 불가능하지만, 실시간 챗봇에는 충분한 속도)

3. 3. 아키텍처의 변화 를 주도한다.

즉,

• 보안 강화 (개인 데이터 외부 전송 없음)

• 비용 절감 (서버 운영 불필요)

• 반응속도 개선 (지연 거의 없음)

이라는 세 가지 큰 장점이 생깁니다. 이건 “속도의 절대값”보다는 “경험의 질”을 바꿔주는 변화예요.

실제 적용 사례

4.1 브라우저 기반 AI 툴

• Figma AI / Canva AI: 디자인 자동 생성 및 수정 시 WebGPU를 활용

• Runway / Stability AI: 이미지·영상 생성용 경량 모델 브라우저 실행

4.2 실시간 3D / XR 콘텐츠

WebGPU로 렌더링된 3D 오브젝트 위에 AI 기반 인터랙션을 추가,
AR/VR 시뮬레이션을 실시간으로 처리할 수 있다.

예:

사용자가 브라우저에서 직접 3D 아바타 생성 + 음성 대화형 AI 인터랙션을 실행

4.3 브라우저 내 LLM

• Transformers.js 기반의 bert, gpt 모델 브라우저 실행

• Chrome Canary에서 Llama 3 8B를 로컬 WebGPU로 실행한 데모도 등장

최신 트렌드

주의사항

• GPU 성능에 따라 추론 속도 격차 존재

• Safari 등 일부 브라우저는 WebGPU 제한적 지원

• 대규모 LLM(70B↑)은 여전히 클라우드 필요

• 브라우저 보안 모델에 따른 GPU 샌드박싱 이슈 고려 필요

WebGPU는 웹을 AI 플랫폼으로 전환시키는 핵심 기술이다.

앞으로는 Stable Diffusion, LLaMA, Speech-to-Text, 3D Simulation까지 브라우저 내에서 실시간으로 구동될 수 있을 것이다.

💡 “웹페이지 하나가 곧 AI 애플리케이션이 된다.”

WebGPU는 단순한 그래픽 API를 넘어 , 차세대 온디바이스 AI 시대의 핵심 인프라로 자리 잡고 있다.