휴머노이드 로봇이나 자율주행 이동 로봇(AMR)은 네트워크 지연(Latency)과 연결 끊김 위험 때문에 핵심 제어 모델을 반드시 **온디바이스(On-Device Edge Compute)**에서 실행해야 합니다. 최근 OpenVLA, $\pi_0$ (Pi-Zero), RT-2 계열 등 VLA(Vision-Language-Action) 모델이 3B~14B 파라미터 규모로 성장하면서 정확한 VRAM 및 메모리 대역폭 산정이 필수 엔지니어링 과제가 되었습니다.
1. VLA 온보드 추론 메모리 구성 요소
온디바이스 추론 시 전체 메모리 점유량($M_{\text{total}}$)은 다음 네 가지 요소의 합으로 결정됩니다.
- 모델 가중치 메모리 ($M_{\text{weights}}$): 파라미터 수 $\times$ 양자화 정밀도 바이트 수 (FP16 = 2 Bytes, INT8 = 1 Byte, INT4/AWQ = 0.55 Bytes)
- 멀티 카메라 비전 인코더 & KV 캐시 ($M_{\text{vision+kv}}$): 손목 카메라 2대 + 헤드 스테레오 카메라 입력 프레임당 생성되는 비전 패치 토큰(예: 프레임당 256~576 토큰)과 히스토리 윈도우에 비례합니다.
- Action Head / Diffusion Denoising 버퍼 ($M_{\text{action}}$): Action Chunking(예: 16~50 스텝 미래 행동 동시 예측) 및 디퓨전 스텝 연산에 필요한 활성화 메모리입니다.
- ROS 2 / 카메라 드라이버 / OS 오버헤드 ($M_{\text{sys}}$): 일반적으로 통합 메모리(Unified Memory) 아키텍처에서 2.5 GB ~ 4.0 GB의 여유 공간이 필요합니다.
2. 양자화(Quantization)에 따른 제어 정확도 트레이드오프
- VLM 백본: W4A16(AWQ/GPTQ) 양자화 적용 시 메모리 사용량을 약 65% 절감하면서도 의미론적 객체 인식 성능 저하가 1% 미만입니다.
- Vision Encoder & Action Head: 정밀한 6-DoF 파지(Grasping) 위치 및 관절 토크 출력을 담당하는 Action Expert/Head는 양자화 오차에 민감하므로 FP16 또는 BF16을 유지하는 하이브리드 정밀도(Mixed-Precision) 구성이 권장됩니다.
3. 실시간 계산기로 내 로봇 사양 검증하기
vla-vram-calc.physicaiportal.com에서 제공하는 VLA·로보틱스 온디바이스 VRAM & TOPS 계산기를 사용하면 파라미터 규모, 카메라 대수, 목표 제어 주파수(Hz)에 따른 필요 메모리와 적합한 하드웨어 플랫폼을 즉시 확인할 수 있습니다.