게임용 ML 모델 통합 (Unity Barracuda, TensorFlow Lite)

게임 개발에서 기계학습(Machine Learning, ML)을 통합한다는 건, 단순히 모델을 불러와서 실행하는 수준을 넘어서 있습니다. 그 안에는 게임 엔진, 추론 속도, 하드웨어 제약, 메모리 최적화 등 수많은 복합 요소가 얽혀 있죠. 특히 Unity와 같은 범용 게임 엔진에서 ML 모델을 통합하려면, Barracuda나 TensorFlow Lite 같은 프레임워크 선택부터 전략적 접근이 필요합니다.

왜냐하면, 이건 단순히 “AI를 넣자”는 차원이 아니거든요. 정말 플레이어 경험에 영향을 미칠 만큼의 실시간 ML 추론을 가능하게 하려면, 엔진과 모델 간 통신, 최적화, 지원 플랫폼 등 전방위적 고려가 필요합니다. 한 번쯤 이런 생각 해보셨을 거예요. “Unity로 만든 게임에 내가 만든 딥러닝 모델을 넣고 싶은데, 도대체 어디서부터 어떻게 시작해야 하지?” 바로 그 부분을 오늘 제대로 풀어봅니다.

Unity Barracuda란?

Unity Barracuda는 Unity Technologies에서 자체 개발한 신경망 추론 라이브러리입니다. GPU, CPU에 모두 대응하며, Unity 프로젝트 내에서 ONNX(Open Neural Network Exchange) 모델을 로드하고 실행할 수 있게 해줍니다. 공식 문서에 따르면, Barracuda는 현재 Unity 2019.4 이상에서 안정적으로 작동하며, 모바일(Android/iOS), 데스크탑, WebGL까지 지원합니다 (Unity Technologies, 2022).

특이한 점은 이 라이브러리가 C# 기반으로 작성되었다는 건데요, 이 말은 곧 Unity 프로젝트와 원활한 통합이 가능하다는 뜻이죠. 따로 Python runtime을 돌릴 필요가 없고, GPU 지원도 Unity 자체 렌더링 파이프라인에 연동됩니다. 물론, 여기서 오는 제약도 존재합니다. 예를 들어, RNN이나 일부 커스텀 연산자는 아직 완벽히 지원되지 않으며, ONNX 버전도 1.10 이하에서 최적화되어 있어 최신 모델을 바로 변환하긴 어렵습니다.

Barracuda의 강점은 바로 이 ‘Unity 친화성’에 있어요. 예를 들어, 내가 Unity에서 실시간으로 적의 움직임을 예측하는 모델을 만들었다면, 이걸 바로 Barracuda로 올리고 프레임별로 추론하는 게 가능합니다.

TensorFlow Lite의 게임 적용

TensorFlow Lite(TFLite)는 Google이 개발한 경량 ML 프레임워크로, 모바일과 임베디드 환경에서 최적화된 추론을 위해 설계됐습니다. TFLite는 실제로 Google Pixel, Nest Hub, Android 게임 등 다양한 분야에 적용되고 있는데요, 게임 개발에서는 특히 모바일 퍼포먼스가 중요한 만큼 매우 유용하게 쓰입니다.

TensorFlow Lite는 일반 TensorFlow 모델을 .tflite 포맷으로 변환한 후, Java, C++, Python 또는 Unity와 연동할 수 있는 플러그인으로 통합됩니다. Unity에서의 적용은 크게 두 가지 경로가 있어요.

첫째, Unity에 Android Native Plugin을 붙이는 방식입니다. 이 경우, Java JNI를 통해 Android용 TFLite 라이브러리를 직접 호출해야 하며, C++ Bridge까지 구성해야 하므로 꽤나 복잡한 네이티브 연동이 필요합니다. 실제로 이 방법은 네이티브 Android SDK에 대한 깊은 이해가 있어야 하기에, 게임 개발자가 단독으로 처리하긴 어려운 편이에요.

둘째는, Unity용 TensorFlow Lite Plugin을 사용하는 방식인데, 대표적으로 Google Creative Lab이 공개한 TensorFlowLite-Unity GitHub 프로젝트가 있습니다. 다만 공식 유지보수는 종료된 상태이며, 일부 Android 환경에서만 안정적인 동작이 가능합니다 (Google Creative Lab, GitHub, 2020).

즉, TFLite는 높은 최적화 수준과 경량성을 자랑하지만, Unity와의 직접적인 연결성에서는 Barracuda보다 복잡도가 훨씬 높다는 단점이 존재합니다.

모델 포맷과 변환의 실전

아무리 모델이 좋아도, Unity에서 못 쓰면 말짱 도루묵이죠. 실제 통합 단계에서 가장 중요한 게 바로 모델 포맷의 호환성입니다. Unity Barracuda는 ONNX 포맷을 기본 지원하고, TensorFlow Lite는 .tflite 포맷을 요구합니다.

즉, PyTorch로 학습했다면 torch.onnx.export()로 ONNX 변환이 필요하고, TensorFlow였다면 TFLiteConverter.from_saved_model()로 .tflite 변환을 거쳐야 합니다. 문제는 이 과정에서 양자화(Quantization) 같은 최적화 기법이 삽입되면 일부 연산자가 사라지거나 구조가 깨질 수 있다는 점입니다.

한 예로, 연구 목적의 GPT-like 모델을 ONNX로 변환하면, Self-Attention 구조가 깨지는 일이 많습니다 (ONNX GitHub Issues, 2023). 또 Conv2D 계열에서는 Padding 처리 방식이 다르게 적용되기도 하고요. 그렇기 때문에 변환 후에는 반드시 ONNX Graph Viewer나 Netron 같은 툴로 그래프 구조를 점검해야 합니다.

Barracuda의 경우, ONNX 모델을 내부적으로 다시 .nnModel로 컴파일하여 최적화하고, Unity 프로젝트에 Resources 폴더로 포함시키는 방식을 사용합니다. 반면 TensorFlow Lite는 .tflite 파일을 Asset으로 포함시키고, Android Native 환경에서 Interpreter 클래스를 통해 불러오죠. 이처럼 모델 구조뿐 아니라 빌드 방식까지 완전히 다르다는 점, 이건 무조건 기억해야 합니다.

플랫폼별 성능 차이

이제 중요한 질문으로 넘어가 보죠. 그럼 둘 중에 누가 더 빠를까요? 답은 “상황에 따라 다르다”입니다. 아주 현실적인 얘기로, Unity의 Barracuda는 GPU 사용시 WebGL에서는 제한적이고, TFLite는 Android NPU나 Edge TPU를 사용할 수 있는 반면, Unity와 직접 연결은 쉽지 않습니다.

2023년 Unity ML Report에서는 Barracuda가 Android 환경에서 작은 CNN 모델에 대해 평균 4.5ms 추론 속도를 보였고, 같은 모델을 TFLite로 Android NPU에서 실행했을 때는 1.8ms에 도달했다고 보고됐습니다 (Unity Technologies, ML Report 2023). 하지만 이건 어디까지나 전용 하드웨어에서였고, 범용 GPU나 iOS 환경에서는 오히려 Barracuda가 더 나은 경우도 많아요.

즉, 어떤 플랫폼을 우선시할 건지, 어떤 하드웨어 가속을 쓸 수 있는지에 따라 최적 선택이 달라진다는 겁니다. “내 게임은 Android 전용이고, 고사양 기기 대상이다”라면 TFLite를, “WebGL과 데스크탑까지도 고려한다”면 Barracuda가 맞을 수 있습니다.

배포 및 유지보수 전략

마지막으로, 많은 분들이 놓치는 포인트가 있어요. 바로 ML 모델은 한번 넣고 끝이 아니라는 점입니다. 버전 관리, 모델 교체, 사용자 피드백 기반 성능 개선 등 지속적 업데이트 전략이 반드시 필요해요.

Unity에서는 Addressables 시스템과 연동하면 모델을 외부에서 다운로드해서 교체하는 구조도 만들 수 있고, TensorFlow Lite는 Firebase를 통해 모델 교체 및 A/B 테스트까지 가능합니다 (Google Firebase ML Kit Docs, 2023). 특히, 사용자 행동 데이터를 기반으로 한 모델 재학습 루프를 고민 중이라면, 반드시 서버-클라이언트 구조와의 연동 계획도 함께 고려해야 해요.

결론

게임에 머신러닝 모델을 통합한다는 건 단순한 기술적 시도 그 이상이에요. Unity라는 실시간 엔진 위에 AI 추론을 얹는다는 건, 사용자 경험과 시스템 제약 사이에서 기민하게 균형을 잡아야 한다는 뜻이기도 하죠. Barracuda는 Unity에 특화된 추론 엔진으로 접근성과 통합성이 뛰어나고, TensorFlow Lite는 극한의 경량화와 속도에 강점을 지니고 있어요. 결국엔 ‘무엇을 우선순위로 둘 것인가’에 따라 선택지가 갈립니다.

한 가지 분명한 건 있어요. 어떤 선택을 하든지 간에, 제대로 활용하려면 단순히 모델을 올리는 걸 넘어서서 포맷, 추론 방식, 성능 측정, 배포 전략까지 종합적으로 고민해야 한다는 것입니다. 기술은 매일 발전하지만, 현장에서는 여전히 사람이 중심이 되어야 하니까요. 결국 핵심은 도구가 아니라, 그 도구를 어떤 게임 경험으로 연결시키느냐에 달려 있습니다.

FAQ

Unity에서 바로 TensorFlow 모델을 쓸 수 있나요?

직접적으로는 불가능합니다. TensorFlow 모델은 .pb 또는 SavedModel 형태인데, Unity는 이를 직접 불러올 수 없기 때문에 반드시 .tflite나 .onnx로 변환한 후에 연동해야 합니다.

PyTorch로 만든 모델도 사용할 수 있나요?

가능하긴 하지만, 중간에 ONNX로 변환하는 과정이 필요합니다. torch.onnx.export()로 내보낸 후, Barracuda에서는 ONNX를, TensorFlow Lite에서는 추가 변환을 거쳐야 합니다. 다만 연산자 호환성 문제가 생길 수 있어, 변환 후 반드시 테스트가 필요해요.

Barracuda는 GPU를 자동으로 활용하나요?

일부 플랫폼에 한해 GPU를 사용하지만, 완전히 자동은 아닙니다. GPU 모드로 실행하려면 Compute Shader를 지원하는 환경이어야 하고, Unity 프로젝트 세팅에서도 별도 설정이 필요합니다. 특히 WebGL에서는 GPU 가속이 제한적입니다.

TensorFlow Lite는 iOS에서도 작동하나요?

기본적으로는 Android에 더 최적화되어 있지만, iOS용 TFLite도 존재합니다. 다만 Unity와의 연결이 어렵기 때문에, Objective-C 네이티브 플러그인을 별도로 구성해야 합니다. 따라서 iOS에서 TFLite를 Unity에 붙이는 건 상대적으로 난이도가 높은 작업이에요.

ONNX 모델을 Barracuda에서 못 읽는 경우엔 어떻게 해야 하나요?

ONNX 버전 호환성이나 미지원 연산자가 원인일 수 있습니다. 이 경우에는 ONNX 모델을 Netron 등으로 열어서 지원 여부를 확인하고, 필요시 모델 구조를 간소화하거나 특정 연산자를 변경해야 합니다. 또는 TensorRT 같은 다른 백엔드를 고려하는 것도 방법입니다.

Barracuda는 학습도 가능한가요?

아니요. Barracuda는 추론(Inference) 전용 라이브러리입니다. 학습은 PyTorch, TensorFlow 등 외부에서 진행한 후, 모델을 Unity용 포맷으로 변환해서 사용하는 구조입니다.

Unity에 모델을 업데이트할 때 앱 전체를 다시 빌드해야 하나요?

꼭 그렇진 않습니다. Unity의 Addressables 시스템을 활용하면, 서버에서 모델 파일을 교체하여 유저 단말에서 자동으로 갱신되게 할 수 있어요. 단, 이 경우에도 모델 로딩 로직은 미리 구성되어 있어야 합니다.

WebGL 환경에서는 ML 추론이 가능한가요?

가능하지만 매우 제한적입니다. WebGL은 기본적으로 GPU 가속이 약하고, 멀티스레딩도 어렵기 때문에 복잡한 모델은 성능상 문제가 생깁니다. 간단한 MLP나 소형 CNN 정도만 무리 없이 구동 가능합니다.

TFLite의 양자화(Quantization)는 꼭 해야 하나요?

꼭 그런 건 아닙니다. 다만 모바일 성능 최적화를 위해선 양자화는 거의 필수에 가깝습니다. 8-bit 양자화는 속도를 크게 높여주지만, 정밀도가 약간 떨어질 수 있으므로 테스트가 필요해요.

Unity ML-Agents와 Barracuda는 같은 건가요?

연관은 있지만, 완전히 같은 건 아닙니다. ML-Agents는 강화학습 학습 파이프라인이고, Barracuda는 그 결과 모델을 Unity 내에서 추론하기 위한 라이브러리입니다. ML-Agents를 통해 학습된 모델을 Barracuda가 실행하는 구조로 연결됩니다.