WebNN API(Web Neural Network API)
개요
WebNN API(Web Neural Network API)는 웹 브라우저 환경에서 머신러닝 추론(Inference)을 하드웨어 가속 기반으로 실행할 수 있도록 설계된 W3C 표준 인터페이스이다. 기존 JavaScript 기반 AI 연산은 CPU 중심 처리로 인해 성능 제약이 있었으나, WebNN은 GPU, NPU, DirectML, Core ML, Android NNAPI 등 플랫폼 네이티브 ML 가속기를 직접 활용할 수 있도록 추상화 계층을 제공한다.
Edge AI와 온디바이스 AI(On-device AI) 수요가 증가함에 따라, 클라우드 호출 없이 브라우저 내에서 저지연·고성능 AI 추론을 수행하는 기술이 중요해지고 있다. WebNN API는 이러한 흐름 속에서 WebGPU, WebAssembly(WASM)와 함께 차세대 웹 AI 실행 환경의 핵심 기술로 주목받고 있다.
1. 개념 및 정의
WebNN API는 웹 애플리케이션이 브라우저를 통해 기기 내 ML 가속기를 활용할 수 있도록 지원하는 표준화된 JavaScript API이다. 개발자는 신경망 그래프를 정의하고, 입력 텐서를 전달하면, 브라우저가 최적의 하드웨어 백엔드를 선택하여 추론을 수행한다.
이는 웹 환경에서의 AI 실행을 네이티브 앱 수준으로 향상시키는 것을 목표로 한다.
2. 특징
| 구분 | WebNN 특징 | 기존 웹 AI 방식 대비 차별점 |
| 실행 환경 | 브라우저 내 온디바이스 추론 | 서버 호출 기반 추론과 차별 |
| 하드웨어 활용 | GPU·NPU 네이티브 가속 | CPU 중심 JS 연산 대비 고성능 |
| 표준화 | W3C 표준 기반 인터페이스 | 벤더 종속 SDK 대비 이식성 확보 |
WebNN은 브라우저가 하드웨어 추상화 계층을 관리하므로, 개발자는 플랫폼 차이를 직접 처리하지 않아도 된다.
3. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 주요 기능 |
| Graph Builder | 연산 그래프 정의 | Conv2D, MatMul, Activation 등 |
| Execution Context | 실행 환경 관리 | 하드웨어 백엔드 선택 |
| Tensor Interface | 입력·출력 데이터 관리 | 메모리 최적화 및 전달 |
WebNN은 WebGPU와 결합하여 그래픽·AI 연산을 동시에 최적화할 수 있으며, WASM 기반 모델 로딩과 병행 사용된다.
4. 기술 요소
| 기술 영역 | 세부 기술 | 설명 |
| 하드웨어 가속 | DirectML, Core ML, NNAPI | OS 네이티브 ML 연동 |
| 웹 통합 기술 | WebGPU, WebAssembly | 브라우저 고성능 연산 |
| 모델 포맷 | ONNX, TensorFlow Lite | 모델 호환성 확보 |
최근 Chromium 기반 브라우저에서 실험적 지원이 진행 중이며, Edge 브라우저는 DirectML 연계를 통해 Windows 환경 가속을 지원한다.
5. 장점 및 이점
| 항목 | 기대 효과 | 정량적 효과 사례 |
| 지연 시간 감소 | 로컬 추론 수행 | 응답 속도 향상 |
| 개인정보 보호 | 데이터 외부 전송 최소화 | 프라이버시 강화 |
| 비용 절감 | 서버 호출 감소 | 클라우드 비용 절감 |
WebNN은 특히 실시간 영상 분석, 음성 인식, 이미지 필터링, 브라우저 기반 생성형 AI 응용에 적합하다.
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
| 활용 사례 | 적용 환경 | 고려사항 |
| 웹 기반 얼굴 인식 | 브라우저 카메라 앱 | 기기 성능 편차 고려 |
| 실시간 번역 | PWA 애플리케이션 | 모델 경량화 필요 |
| 브라우저 AI 편집기 | 디자인·영상 툴 | 메모리 사용량 최적화 |
도입 시 브라우저 지원 범위, 모델 경량화 전략, 배터리 소모 관리, WebGPU와의 병행 전략을 고려해야 한다.
7. 결론
WebNN API는 웹 환경에서 AI 가속을 가능하게 하는 차세대 표준 기술로, 온디바이스 AI 시대를 가속화하는 핵심 인프라이다. WebGPU 및 WASM과 결합하여 브라우저 기반 고성능 AI 실행을 실현하며, 향후 Edge AI 및 Privacy-First AI 전략의 중심 기술로 발전할 것으로 전망된다.