비디오 생성 AI 속도가 200배 빨라진다면? TurboDiffusion 분석

비디오 생성 AI 속도를 100~200배 가속화하는 TurboDiffusion의 기술적 원리와 실무 적용 방법을 백엔드 엔지니어의 관점에서 분석합니다.

김영태

테크리드

안녕하세요. 풀링포레스트의 8년차 개발자 김테크입니다.

백엔드와 인프라를 다루다 보면 항상 마주하는 장벽이 있습니다. 바로 '레이턴시(Latency)'와 '비용'입니다. 특히 최근 생성형 AI, 그중에서도 비디오 생성 모델을 서비스에 도입하려 할 때 가장 큰 걸림돌은 추론 속도였습니다. 사용자에게 "영상을 만들고 있습니다"라는 로딩 바를 3분 동안 보여주는 것은 사실상 서비스 이탈을 유도하는 것과 다름없으니까요.

그런데 최근 비디오 확산 모델(Video Diffusion Models)의 판도를 뒤흔들만한 기술이 공개되어 여러분께 소개해드리려고 합니다. 바로 칭화대 머신러닝 그룹(thu-ml)에서 공개한 TurboDiffusion입니다.

이 기술의 핵심은 단순합니다. 기존 비디오 생성 속도를 무려 100배에서 200배까지 가속화한다는 것입니다. 백엔드 엔지니어 입장에서 2배, 3배도 아닌 100배라니, 처음에는 믿기 힘든 수치였습니다. 하지만 공개된 벤치마크와 기술적 원리를 뜯어보니 충분히 납득이 가는 결과물이었습니다.

184초 걸리던 작업이 1.9초 만에?

가장 눈에 띄는 데이터는 RTX 5090 단일 GPU 환경에서의 테스트 결과입니다. 기존 Wan-2.1 모델을 사용하여 5초짜리 비디오(480P)를 생성할 때 약 184초가 걸리던 작업이, TurboDiffusion을 적용하면 단 1.9초 만에 완료됩니다.

이것은 단순히 '빠르다'의 영역을 넘어섭니다. 오프라인 배치(Batch) 작업으로만 가능했던 비디오 생성이, 이제는 사용자의 요청에 즉각 반응하는 실시간 서비스(Real-time Service) 영역으로 들어올 수 있다는 뜻이기 때문입니다.

어떻게 이렇게 빨라졌을까?

개발자로서 단순히 결과만 보고 넘어갈 수는 없습니다. TurboDiffusion이 어떻게 이런 극단적인 최적화를 이뤄냈는지 살펴보겠습니다. 크게 두 가지 핵심 기술이 적용되었습니다.

어텐션(Attention) 가속화: SageAttention과 SLA(Sparse-Linear Attention)라는 기법을 도입했습니다. 트랜스포머 기반 모델에서 가장 연산 비용이 높은 부분이 바로 어텐션 메커니즘인데, 이를 희소(Sparse) 처리하고 선형화하여 연산량을 대폭 줄였습니다.
타임스텝 증류(Timestep Distillation): rCM을 사용하여 필요한 샘플링 단계를 획기적으로 줄였습니다. 보통 고품질 영상을 얻기 위해 수십 번 반복해야 하는 디퓨전 과정을 단 4단계(Step) 정도로 압축한 것입니다.

실무 적용을 위한 설치 및 설정 팁

백엔드 인프라에 이를 통합하려는 분들을 위해 몇 가지 실무적인 팁을 정리했습니다. 우선 파이썬 3.9 이상, 파이토치 2.7.0 이상 환경이 필요합니다.

가장 주의해야 할 점은 GPU 메모리(VRAM)와 양자화(Quantization) 설정입니다. H100 같은 고성능 데이터센터 GPU와 RTX 4090/5090 같은 소비자용 GPU의 설정이 다릅니다. 제가 직접 테스트해 보며 겪었던 시행착오를 바탕으로 정리해 드립니다.

먼저, 기본적인 설치는 다음과 같습니다.

conda create -n turbodiffusion python=3.12
conda activate turbodiffusion
# 빌드 격리 없이 설치하는 것이 포인트입니다.
pip install turbodiffusion --no-build-isolation

추론 시 주의사항 (트러블슈팅)

만약 여러분이 H100(80GB) 같은 장비를 쓴다면 양자화되지 않은 모델을 사용해도 무방합니다. 하지만 RTX 4090이나 5090(24GB~32GB급)을 사용한다면 반드시 양자화된 체크포인트를 사용해야 OOM(Out Of Memory)을 피할 수 있습니다.

특히 소비자용 GPU를 사용할 때는 추론 명령에 --quant_linear 옵션을 꼭 붙여야 합니다. 이 옵션을 빼먹으면 메모리는 메모리대로 차지하고 속도 이득은 제대로 못 보는 상황이 발생할 수 있습니다.

# RTX 5090/4090 사용 시 예시 커맨드
python infer_t2v.py \
    --dit_path checkpoints/TurboWan2.1-T2V-1.3B-480P-quant.pth \
    --model Wan2.1-1.3B \
    --num_steps 4 \
    --quant_linear  # 이 옵션이 핵심입니다!

마치며

TurboDiffusion은 아직 초기 단계입니다. 개발팀에서도 체크포인트와 논문이 최종 확정되지 않았으며 품질 향상을 위한 업데이트가 있을 것이라고 밝히고 있습니다. 하지만 현재 공개된 수준만으로도 비디오 생성 모델의 병목 현상을 해결할 수 있는 강력한 솔루션임은 분명합니다.

인프라를 담당하는 입장에서는 동일한 하드웨어 자원으로 100배 이상의 트래픽을 처리할 수 있다는 가능성만으로도 가슴이 뜁니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전하여 실제 상용 서비스에 녹아들지 계속 지켜봐야겠습니다.

오늘도 여러분의 코드가 버그 없이 배포되길 바랍니다. 읽어주셔서 감사합니다.