AIㆍML

글로벌 칼럼 | 애플 실리콘용 ML 프레임워크 ‘MLX’ 등장의 숨은 의미

Jonny Evans | Computerworld 2023.12.08
애플의 머신러닝(ML)팀이 소리소문 없이 애플 실리콘용 새로운 ML 프레임워크를 내놓았다. MLX 또는 ML 익스플로어(ML Explore)라고 불리는 것으로, 지난여름 내내 테스트를 거쳐 현재 깃허브를 통해 누구나 다운로드할 수 있다.
 
ⓒ ITWorld

애플 ML팀의 아니 헤넌은 이 소프트웨어를 애플 실리콘 전용 효율적인 ML 프레임워크라고 설명했다. 기본적으로 애플 기기를 사용하는 ML 연구자를 위해 ML 모델 훈련과 배포 과정을 단순화한다. MLX는 넘파이(NumPy)와 비슷한 어레이 프레임워크로, 애플 프로세서에 맞춰 더 효율적이고 유연하게 ML을 만들 수 있도록 설계됐다. 이 툴은 일반 사용자가 직접 사용하는 것은 아니다. 개발자에게 ML 모델을 만드는 강력한 환경을 제공한다. 애플은 개발 언어 역시 개발자가 MLX에 맞추는 대신 개발자가 선호하는 언어에 대한 지원을 확대할 예정인데, 실제로 강력한 LLM 툴도 이미 확보한 것으로 보인다.

MLX는 파이토치(PyTorch), 쟉스(Jax), 어레이파이어(ArrayFire) 같은 기존 프레임워크에서 영감을 받았지만, 동시에 통합 메모리 모델 지원을 추가했다. 따라서 어레이가 공유 메모리에 상주하므로, 데이터를 복사하지 않고도 지원하는 모든 기기에서 필요한 작업을 처리할 수 있다. 애플 ML팀은 "파이썬 API는 일부 예외를 빼면 넘파이와 매우 흡사하다. MLX 역시 파이썬 API를 따르는, C++ API를 완벽하게 지원한다"라고 설명했다. 릴리즈 노트를 보면 다음과 같은 내용이 있다.

"이 프레임워크는 사용자 친화적이면서 동시에 ML 모델을 효율적으로 훈련하고 배포할 수 있도록 지원한다. ML 연구자가 새로운 아이디어를 빠르게 탐색할 수 있도록 MLX를 확장, 개선할 예정이다"

MLX에 대한 첫 반응은 꽤 우호적이다. 익숙한 API 활용 방식 등 여러 기능 덕분이다. 이외에 MLX의 주요 특징은 다음과 같다.
 
  • 구성가능한 함수 전환 : MLX에는 자동 미분, 자동 벡터화, 계산 그래프 최적화 등을 위한 구성 가능한 함수 변환이 있다.
  • 느긋한 계산법 : MLX에서의 연산은 느긋하다. 필요할 때만 어레이가 구체화된다.
  • 동적 그래프 구성 : MLX 속 연산 그래프는 동적으로 생성된다. 함수 인수를 변경해도 컴파일 속도가 느려지지 않으며, 디버깅이 간단하고 직관적이다.
  • 멀티 디바이스 : CPU와 GPU 등 지원하는 모든 기기에서 실행 가능하다.
  • 통합 메모리 : 통합 메모리 모델이 적용되므로, 어레이가 공유 메모리에 상주하고 MLX 어레이에서의 작업은 데이터 이동 없이 모든 지원 기기에서 실행된다.

애플은 MLX로 할 수 있는 작업 몇 가지를 공개했다. 이를 보면 애플이 이미 고효율의 언어 모델은 물론, 스테이블 디퓨전 기반의 강력한 이미지 생성 툴, 높은 정확도의 음성 인식 기술도 확보했음을 알 수 있다. 올해 초 알려진 사실과 비전 프로를 통한 가상세계 관련 전망을 종합해 MLX로 할 수 있는 작업을 구체적으로 지목하면 다음과 같다.
 
  • 전환기 LM 학습 또는 LoRA 미세 조정
  • 미스트랄(Mistral)을 이용한 텍스트 생성
  • 스테이블 디퓨전을 이용한 이미지 생성
  • 위스퍼(Whisper)를 이용한 음성 인식

결국 애플이 바라는 것은 ML의 대중화다. 개발팀이 "MLX는 ML 연구자를 위해 ML 연구자가 설계했다"고 말한 것도 같은 맥락이다. 다시 말해 애플은 관련 시장을 더 키우기 위해 저작권에 얽매이지 않고 사용하기 편리한 ML 개발 환경이 필요하다고 판단한 것으로 보인다. MLX가 애플 실리콘을 기반으로 한다는 것도 의미심장하다. 애플은 이미 맥부터 아이폰, 아이패드 등 모든 자사 제품에 자체 프로세서를 사용하고 있다. 이 프로세서 속 GPU, CPU, 뉴럴 엔진을 사용하면 기기 자체에서 개인정보보호를 위한 ML을 실행할 수 있다. 다른 프로세서가 따라올 수 없는 높은 성능으로 말이다.

지난해 말 오픈AI의 챗GPT가 공개됐을 때 이를 둘러싼 뜨거운 관심과 비교하면, 현재 애플의 움직임이 너무 늦은 것은 아닐까 생각할 수 있지만 필자 생각은 다르다. 애플은 ML 연구자에게 ML 모델을 만들 수 있는 툴을 제공하기로 이미 결정했고, 실제로 강력한 M3 맥을 내놓았다. 그리고 이제는 ML 연구자 이외의 나머지 사용자의 활용 경험에까지 영향을 줄 수 있는 시각적이고 사용 편의성이 높은 AI 툴로 확장하고 있다. 이제 막 시작된 AI 전쟁에서 애플의 패배를 선언하기에는 너무 이르다.
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