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미래의 자바와 JVM, ”GPU와 컨테이너 정조준”

Paul Krill | InfoWorld 2019.03.26
오라클은 미래 자바 개발은 빅데이터와 머신러닝, 클라우드 네이티브 워크로드용 언어와 런타임 지원을 개선하는 데 중점을 둘 것이라고 밝혔다.
 
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향후 자바 개발 언어 개발은 GPU와 컨테이너를 포함한 현대적인 컴퓨팅 플랫폼 지원에 중점을 둘 것이라고 오라클이 밝혔다. 특히 오라클의 계획은 자바가 GPU와 하드웨어 가속에 대한 강력한 지원을 제공한다는 것을 강조하는데, 이는 머신러닝과 인공지능 워크로드 지원의 핵심 요소이다.

오라클의 자바 SE 개발팀은 자바를 그런 방향으로 구성해 JVM이 어떤 워크로드는 GPU에서 구동하고 어떤 워크로드는 CPU에서 구동해야 하는지를 알 수 있도록 하고자 한다. 이미지 처리를 위해 만들어진 GPU는 점점 더 많은 수치 처리 애플리케이션과 머신러닝, 심지어 데이터베이스에도 사용되고 있다.

오라클은 JVM 또한 컨테이너 환경의 제한적인 자원을 이해할 필요가 있다고 설명했다. 컨테이너 지향 최적화는 더 빠른 기동뿐만 아니라 성능 향상도 포함한다. 자바 개발팀이 제시한 또 다른 기회와 목표는 다음과 같다.

- 자바의 크기를 가능한 한 줄여 워크로드를 최소의 자원 소비와 전력으로 구동한다.
- 빅데이터를 위한 확장성을 제공해 페타바이트 규모를 지향한다.
- 대규모 환경에서의 예측 가능성
- 데이터 집적도와 JVM에서의 데이터 프리젠테이션 최소화
- 네이티브 액세스. 인공지능과 머신러닝 영역의 라이브러리 액세스 역량
- JVM의 데이터 입출력을 더 쉽고 효율적으로
- 개발자 생산성과 지속적인 언어 개선

오라클은 다수의 혁신적인 자바 프로젝트로 주목을 받았는데, 가상머신 및 언어기능용 인큐베이터 프로젝트인 발할라(Valhalla)와 비 자바 API 액세스용 파나마(Panama), 애플리케이션에서의 동시성 처리를 쉽게 하는 룸(Loom) 등이다.

오라클은 또 자바 마무리 기능의 점진적인 제거도 언급했는데, 가비지 컬렉터가 처리할 수 없는 객체의 사후 제거 수행용이다. 마무리 기능은 컬렉터가 추가 과정을 수행해야 하기 때문에 가비지 컬렉션을 더 어렵게 만든다. 오라클은 지금은 java.lang.ref 서브시스템처럼 이런 작업을 처리하는 더 나은 방법이 있다고 강조했다.  editor@itworld.co.kr

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