Gemma 4 E2B 모델을 활용하여 브라우저 내에서 Excalidraw 다이어그램을 생성하는 데모가 공개됨
TurboQuant 알고리즘을 통해 모델의 메모리 사용량을 최적화하여 3GB RAM 환경에서 구동 가능
WebGPU 및 WGSL을 사용하여 GPU 가속을 구현하여 빠른 속도로 다이어그램 생성
브라우저 호환성(Browser Compatibility) 및 오픈소스 여부(Open Source)에 대한 커뮤니티의 관심이 높음
데모는 TurboQuant 알고리즘을 사용하여 LLM의 KV 캐시를 압축함으로써 메모리 사용량(Memory Usage)을 약 2.4배 줄였다. 이를 통해 3GB RAM 환경에서도 긴 대화 내용을 처리할 수 있다. 특히, WGSL(WebGPU Shading Language)을 활용하여 GPU에서 해당 알고리즘을 구현함으로써 30+ 토큰/초의 속도를 달성했다. 이는 GPU 가속(GPU Acceleration)을 통해 LLM의 성능을 향상시킨 사례로 볼 수 있다.
데모는 WGSL(WebGPU Shading Language)을 사용하여 TurboQuant 알고리즘을 GPU에서 실행하도록 구현했다. WGSL은 WebGPU를 위한 셰이딩 언어로, GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 모델 추론 속도(Model Inference Speed)를 향상시킨다. 이 기술은 특히 브라우저 환경에서 LLM을 실행할 때 을 해결하는 데 기여한다. 하지만, WebGPU의 브라우저 호환성(Browser Compatibility)에 따라 사용 가능 여부가 제한된다.
LLM은 Excalidraw JSON 대신 압축된 코드(Compact Code)를 출력하여 다이어그램을 생성한다. 이 방식은 약 5,000 토큰에 달하는 Excalidraw JSON 대신 약 50 토큰만 사용하여 메모리 사용량(Memory Usage)을 줄인다. 이 코드는 Excalidraw 파일로 변환되어 다이어그램을 렌더링한다. 이러한 방식은 LLM의 출력 크기(Output Size)를 줄여 브라우저 환경에서의 성능을 향상시킨다.
데모는 데스크톱 Chrome 134+ 버전을 지원하며, WebGPU 서브그룹(Subgroup)을 필요로 하므로 Safari/iOS에서는 지원되지 않는다. 또한, 3GB RAM 이상이 필요하며, 모바일 브라우저에서는 메모리 제한으로 인해 실행이 어려울 수 있다. 커뮤니티에서는 브라우저 호환성(Browser Compatibility)에 대한 질문과 함께, 파이어폭스(Firefox) 지원 여부에 대한 문의가 있었다. 이러한 제약은 데모의 접근성(Accessibility)을 제한하는 요인으로 작용한다.