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'더 쉽고 빠르게' 딥러닝의 다음 행보는?

2017.06.09 Serdar Yegulalp   |  InfoWorld


브로드맨17: 더 작은 모델, 더 빠른 속도
그래프코어와 웨이브 컴퓨팅은 더 나은 하드웨어로 TPU를 강화한다. 반면 더 나은 프레임워크와 알고리즘으로 더 강력한 머신러닝을 구현하는 방법을 입증하려는 회사들도 있다. 일부는 스마트폰처럼 연산력(처리력)이 부족한 환경에 초점을 맞추고 있다.

구글은 모바일 기기에서 텐서플로를 이용할 수 있도록 최적화하겠다고 발표해 반향을 일으켰다. 신생 창업회사인 브로드맨17(Brodmann17) 또한 다른 솔루션에서 사용하는 리소스(컴퓨팅, 메모리, 트레이닝 데이터)의 5%만 사용, 스마트폰'급' 하드웨어에 딥러닝 애플리케이션을 전달하는 방법을 찾고 있다.

이 회사를 공동 창업한 CEO 아디 피나스는 기존의 표준 신경망 모듈로 더 작은 모델을 만드는 방법이라고 설명했다. 피나스는 더 작은 모델이란 다른 인기 딥러닝 아키텍처와 비교했을 때, 트레이닝에 필요한 데이터의 10% 이하를 사용하는 모델이라고 설명했다. 그렇지만 트레이닝에 필요한 시간은 동일하다. 속도를 위해 정확성을 조금 희생시킨다. 예측 시간이 더 빠르다. 또 전력 소모량과 필요한 메모리도 적다.

이 기술이 (최소한 처음에는)오픈소스로 제공될 것을 기대하지 말기 바란다. 브로드맨17의 비즈니스 모델은 클라우드 솔루션과 로컬 컴퓨팅에 각각 API와 SDK를 제공하는 것이다. 피나스는 "미래에는 시장을 넓힐 수 있기 희망한다"고 말했다. 그러나 처음에는 상용 제품만 공급될 전망이다.

새로운 불꽃
올해 초, <인포월드(InfoWorld)>의 제임스 코비러스 기자는 많은 딥러닝 프레임워크가 스파크를 기본 지원하게 될 것이라고 내다봤다. 야후가 이미 텐서플로를 스파크로 가져왔다. 그러나 주요 스파크 공급업체인 데이터브릭스(Databricks)가 딥러닝 프레임워크와 스파크를 통합할 수 있는 고유의 오픈소스 패키지를 공급하기 시작했다.

딥러닝 파이프라인스(Deep Learning Pipelines)라는 프로젝트는 이름처럼 스파크 ML 파이프라인의 관점에서 딥러닝과 스파크를 통합하는 접근을 하고 있다. 스파크 워크플로우를 텐서플로와 케르사처럼 라이브러리로 호출할 수 있다(이제는 아마 CNTK도 가능). 이런 프레임워크를 위한 모델을 스파크가 다른 기술에 하는 것처럼 대규모로 트레이닝시킬 수 있다. 또 스파크 식으로 데이터와 딥러닝 모델을 처리한다.

스파크에 친숙한 데이터 전문가가 많다. 데이터브릭스는 이들의 손에 딥러닝을 쥐여주는 방법을 통해, 텐서플로가 아닌 기존 입지를 출발점으로 삼을 수 있다.

모두를 위한 딥러닝?
이런 이니셔티브에는 공통점이 있다. 데이터브릭스는 보도 자료에서 이를 "인공지능과 데이터 과학의 '대중화'"라고 표현했다. 마이크로소프트 역시 CNTK 2.0과 관련, "모든 사람이 어디에서나 AI 기술을 이용할 수 있도록 만드는 광범위한 이니셔티브의 일부"라고 설명했다.

극복해야 할 장애물은 딥러닝의 본질적인 복잡성에 그치지 않는다. 딥러닝을 위한 전체 워크플로우가 여전히 '애드-혹(Ad-hoc)'이다. 채워야 할 공간이 있다. 이런 플랫폼과 프레임워크, 클라우드 이면의 기업들은 엔드-투-엔드(종단간 또는 완전한) 솔루션과 유사한 것으로 이를 채우기 위해 경쟁하고 있다.

진짜 딥러닝 프레임워크를 찾는 것이 다음 단계는 아닐 것이다. 프레임워크를 위한 자리는 많다. 실행되는 장소, 실행하는 사람과 상관없이 많은 딥러닝 프레임워크가 일부가 될 수 있는 하나의 일관된 워크플로우를 찾는 것이 중요하다. ciokr@idg.co.kr
 

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