Unity/Barracuda & Sentis

Unity WebGPU로 ML 모델 배포하기

pnltoen 2025. 6. 16.
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Unity WebGPU

Unity Technologies


 

서문

이전 포스팅에서 완성한 Piper를 WebGPU로 빌드 후 배포해보고자 합니다.

2년전에 WebGPU와 관련하여 글을 작성하였는데 유니티에서 6.1 버전 부터 WebGPU를 지원하기 시작했습니다.

 

결론적으로 성능 (FPS) 기준 WebGL이 구조적으로 보다 최적화가 잘 되어 있고 WebGPU의 경우 사실상 Chrome, Firefox와 같은 익스플로어 성능에 많은 영향을 받기 때문에 아직 WebGPU 활용과 관련해서는 조금 여러 부분을 고려해야 하는 것이 사실입니다.

 

하지만 기본적으로 Unity의 Inference Engine의 worker type 중 GPUcompute에 대응하려면 WebGPU로 빌드 후 배포를 해야 함으로 이번에는 WebGPU로 빌드 후 배포해보고자 합니다.

 

본 포스팅의 원문 문서는 Unity WebGPU에서 확인하실 수 있습니다.

 

본문

준비사항으로 Unity HUB에서 Web Build Support를 설치해야 합니다.

Unity WebGPU로 ML 모델 배포하기 - Unity WebGPU - 모든 영역

 

Project Settings -> Web Settings -> Other Settings에서 Auto Grahpics API를 Disable하고 +와 - 버튼을 눌러 WebGPU를 추가 기존 WebGL을 삭제합니다.

 

Unity WebGPU로 ML 모델 배포하기 - Unity WebGPU - 모든 영역

 

이 후 동일하게 Build를 해주면 됩니다. WebGL Publisher로도 가능한 것으로 알고 있는데... 확인해보니 ML 모델 용량으로 200mb가 넘어서 빌드가 되지 않아서 1개의 보이스만 올렸습니다.

Unity WebGPU로 ML 모델 배포하기 - Unity WebGPU - 모든 영역

 

결과적으로 잘 올라가는 것을 확인할 수 있습니다. GPUCompute 활용을 위한 방법으로 테스트 해보기는 나쁘지 않은 것 같네요

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