FBLayout은 모바일 GPU에서 트랜스포머 온디바이스 파인튜닝을 가속하는 레이아웃 인지형 프레임워크다. 기존 모바일 학습 프레임워크는 순전파와 역전파에 같은 레이아웃을 써서 역전파 시 메모리 접근이 파편화되거나, 명시적 레이아웃 변환에 큰 오버헤드를 치렀다. FBLayout은 순·역전파의 다차원 리덕션을 아우르는 통합 R-Tile 레이아웃, 물리적 데이터 이동을 없애는 타일 기반 인덱스 변환, 효율적 레이아웃을 전역으로 전파하는 활성값 기반 레이아웃 선택 세 가지를 도입했다. ARM Mali와 Qualcomm Adreno GPU를 포함한 여러 스마트폰에서 트랜스포머 7종을 평가한 결과 MNN, TFLite, TVM 대비 2.2~5.7배 빨랐고 캐시 효율과 메모리 사용량도 개선돼, 프라이버시를 지키는 기기 내 대형 모델 미세조정 가능성을 높였다.

• •모바일 GPU 학습의 병목은 메모리 제약과 어텐션 계산 중 빈번한 레이아웃 변환이다.
• •순·역전파 리덕션을 통합하는 R-Tile 레이아웃을 제안했다.
• •타일 기반 인덱스 변환으로 실제 데이터 이동을 제거했다.
• •활성값 기반 레이아웃 선택으로 효율적 레이아웃을 모델 전체로 전파한다.
• •ARM Mali·Qualcomm Adreno 등에서 트랜스포머 7종 평가 결과 MNN·TFLite·TVM 대비 2.2~5.7배 가속됐다.