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텐서플로우, 구글이 AI로 가득한 미래'를 준비하는 방법

Blair Hanley Frank | IDG News Service 2017.05.19
안드로이드가 미래에 훨씬 더 '스마트'해 질 전망이다. 구글이 지난 17일(현지 시간 수요일) 공개한 새 프로그래밍 도구들 덕분이다. 구글은 I/O 개발자 컨퍼런스 기조연설에서 스마트폰 등 모바일 기기에서 실행될 머신러닝 프레임워크인 텐서플로우 라이트(TensorFlow Lite)를 발표했다.

구글 안드로이드의 엔지니어링 부사장 데이브 버크는 "텐서플로우 라이트는 신경망 API로 칩에 실리콘 엑셀레이터 칩을 이용한다. 우리는 추후 신경망 추론과 트레이닝용으로 설계된 디지털 신호 처리 칩이 등장할 것으로 내다보고 있다. 이 새로운 기능은 차세대 온-디바이스 스피치 처리, 비주얼 검색, 증강 현실 등에 도움을 줄 것으로 판단하고 있다"고 설명했다.

라이트 프레임워크는 곧 오픈 소스 텐서플로우 프로젝트의 일부가 되고, 신경 API는 올해 말 차세대 중요 안드로이드 버전에 도입될 전망이다.

이 프레임워크는 구글의 미래 모바일 하드웨어에 큰 함의를 갖고 있다. AI에 초점이 맞춰진 칩은 스마트폰이 많은 전력과 컴퓨팅 성능을 소비하지 않고 더 발전된 머신러닝 연산을 처리하게 할 것이다. 지능형 경험을 제공하는 머신러닝 기반 애플리케이션이 증가하면, 장치에 이런 유형의 기술을 구현하는 것이 아주 중요하다.

지금 현재는 (트레이닝 모델을 중심으로)애플리케이션에 첨단 머신러닝을 구현하려면 강력한 하드웨어, 많은 시간 투자, 많은 전력 등 아주 많은 컴퓨팅 파워가 필요하다. 소비자용 스마트폰 애플리케이션에는 실용적이지 못하다. 이에 인터넷을 통해 처리할 이미지, 텍스트, 데이터를 대형 데이터센터로 전송하는 경우가 많다.

그러나 무어 인사이트 앤 스트래티지의 책임 애널리스트 패트릭 무어헤드에 따르면, 클라우드에서 데이터를 처리하는 방식에는 몇 가지 단점이 있다. 우선 사용자가 데이터를 서버로 전송하는 것에 동의해야 한다. 또 지연 현상이 없도록 충분한 연결성을 지원하는 환경이 필요하다.

이미 머신러닝용 DSP를 장착한 모바일 프로세서가 시장화됐다. 바로 퀄컴 스냅드래곤 835 SoC으로 텐서플로우를 지원하는 헥사곤 DSP를 장착하고 있는 프로세서다. 무어헤드에 따르면, 구글 어시스턴트를 불러내는 촉발어인 '오케이, 구글'을 인식할 때도 DSP를 사용한다.

향후 더 많은 머신러닝 가속 칩이 등장할 전망이다. 무어헤드는 "무어의 법칙 속도가 늦춰진 후 이질적인(잡다한) 컴퓨팅 모델이 정착되었다. DSP, FPGA(Field-Programmable Gate Array), CPU 등 작업마다 사용되는 프로세서가 다르다. 골프를 칠 때 매번 다른 클럽을 선택해야 하는 것과 비슷한 셈이다"고 설명했다.

구글은 이미 TPU(Tensor Processing Unit) 칩으로 ML용 하드웨어에 투자를 시작했다. 빠르게 새로운 머신러닝 알고리즘을 트레이닝하고, 기존 모델로 데이터를 처리할 수 있는 하드웨어다. 구글은 수요일 머신러닝과 추론 기능을 가속화하는 두 번째 하드웨어 버전을 발표하기도 했다.

스마트폰에 초점을 맞춘 머신러닝 프레임워크에 투자하고 있는 회사는 구글 혼자가 아니다. 페이스북 또한 지난해 라이브 스타일 전송 기능 같은 애플리케이션에 사용되는 모바일 지향형 ML 프레임워크인 Caffe2Go를 선보였다. editor@itworld.co.kr 

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