소개 및 아키텍처 개요
브라우저 네이티브 WebGPU 하드웨어 가속 및 제로 서버 비용 클라이언트 딥러닝 Autograd 텐서 엔진
Release: 
v1.0.1
1줄 빠른 설치 및 임포트 가이드
공식 패키지 매니저 또는 브라우저 스크립트로 직접 로드하세요:
# Python 패키지 매니저 (GGUF 로더 & 텐서 브리지)
pip install ameva-forge
# 브라우저 스크립트 직접 임포트 (Zero-Install WebGPU)
<script src="./dist/index.js"></script>기술적 당면 과제
기존 웹 인공지능 서비스는 막대한 클라우드 GPU 인프라 비용을 요구하거나, 수백 MB의 무거운 WASM 번들로 인해 모바일/데스크톱 브라우저 환경에서 극심한 로딩 지연과 메모리 병목을 유발했습니다.
아키텍처 혁신 및 기술 돌파구
표준 브라우저 WebGPU API와 WGSL 컴퓨트 셰이더 커널을 직결하여, 0원의 서버 비용으로 클라이언트 단말기의 물리 GPU에서 순수 텐서 연산 및 자동 미분(Autograd) 역전파를 완벽히 수행합니다.
핵심 가치 제안 (Why It Matters)
서버 GPU 비용 0원. 브라우저 표준 WebGPU 컴퓨트 파이프라인으로 사용자 기기의 하드웨어를 직접 활용하여 완벽한 프라이버시와 초고속 딥러닝을 제공합니다.
주요 기능 및 하드웨어 강화
서버 비용 0원 클라이언트 연산
모든 순전파 및 역전파 텐서 연산이 사용자의 브라우저 WebGPU에서 직접 처리되어 서버 인프라 비용이 들지 않습니다.
PyTorch 호환 텐서 API
tensor.backward(), optim.AdamW, nn.Linear 등 표준 딥러닝 직관을 그대로 유지합니다.
100% 로컬 데이터 프라이버시
사용자 입력과 학습 데이터가 외부 네트워크를 거치지 않고 오직 로컬 GPU 버퍼 내에서만 안전하게 순환합니다.
GGUF 모델 브라우저 직접 로딩
양자화된 GGUF 신경망 가중치를 브라우저 메모리에 직접 마운트하여 실시간 스트리밍 추론을 가동합니다.
지원 연산 커널 및 하드웨어 가속 매트릭스
| 서브시스템 분류 | 지원 연산 및 가속 커널 | 상태 |
|---|---|---|
| ARM NEON GEMM Core | 128비트 SIMD 레지스터 타일링 기반 부동소수점 행렬 곱셈 | 프로덕션 안정 |
| Vulkan Compute MatMul | SPIR-V GPU 셰이더 기반 병렬 텐서 곱셈 파이프라인 | 하드웨어 가속 |
| Tape-based Autograd Graph | 동적 역전파 미분 그래프 추적 및 메모리 재사용 | 프로덕션 안정 |
| Lockless Shm Ring Buffer | 프로세스 간 텐서 통신용 공유 메모리 링 버퍼 | 프로덕션 안정 |
표준 사용 예제 (Python & Node.js)
Python (pip) 사용 예제
import ameva
# 1. 네이티브 Vulkan 디바이스 상에 텐서 생성
x = ameva.randn([512, 512], device="vulkan", dtype=ameva.float16)
w = ameva.randn([512, 512], device="vulkan", dtype=ameva.float16)
# 2. 하드웨어 가속 행렬 곱셈 수행
y = ameva.matmul(x, w)
print(f"[AMEVA-Forge] 계산 완료 디바이스: {y.device} 형태: {y.shape}")
# 3. 역모드 자동 미분 역전파 실행
y.backward()
print(f"[AMEVA-Forge] x의 그래디언트 노름: {x.grad.norm().item():.4f}")Node.js (npm) 사용 예제
// AMEVA-Forge C++ 코어 CLI 브리지 예제:
const { execSync } = require('child_process');
console.log('[AMEVA-Forge] C++ 텐서 벤치마크 실행 중...');
const res = execSync('ameva-forge eval --dim 1024 --device neon');
console.log(res.toString());