"구글이 만든 텐서플로, AWS 위에서 쓰면 성능 더 좋아진다"

"가장 인기 있는 머신러닝(기계학습) 알고리즘인 텐서플로를 아마존웹서비스(AWS)에서 사용하면 90% 이상의 성능개선이 가능하다."

슬라빅 디미트로비치 AWS 솔루션즈아키텍쳐 총괄은 지디넷코리아 주최로 14일 서울 중구 포시즌스호텔에서 열린 아시아테크서밋(ATS)2019 기조연설자로 무대에 올라 일반 개발자들도 쉽게 머신러닝의 이점을 활용할 수 있게 하는 솔루션인 '세이지메이커'를 소개하며 이같이 말했다.

AWS 세이지메이커는 개발자들이 머신러닝을 애플리케이션에 적용할 때 '차별화가 필요 없는 영역', 즉 데이터에서 인사이트를 끌어내는 것을 제외한 모든 프로세스를 자동화·간소화 해주는 솔루션이다.

가장 일반적인 머신러닝 알고리즘 10개를 지원하는데, AWS 위에서 가장 잘 작동할 수 있게 최적화한 것이 세이지메이커의 중요 특징이다.

디미트로비치 총괄은 "세이지메이커에서 10개 알고리즘은 완전히 빌트인·최적화돼 있다"며 "알고리즘을 돌릴 때 거의 10배정도 성능 개선이 가능하다"고 설명했다.

세이지메이커에서 지원하는 알고리즘 중에는 텐서플로도 포함돼 있다. 텐서플로는 지난 2015년 구글 브레인팀이 개발해 오픈소스로 공개한 머신러닝 알고리즘이다. 연구 논문에사 가장 많이 인용되는 것은 물론 프로덕션에서도 가장 많이 사용되는 알고리즘으로 자리잡았다.

디미트로비치 총괄은 "텐서플로를 운영하기 위한 최적의 인프라는 AWS"라고 강조하며 "90% 성능 개선과 75%비용절감이 가능하다"고 말했다.

그는 세이가메이커 텐서플로 사용 고객으로 스냅챗과 오토데스크를 소개했다. 메신저 서비스 스냅챗도 AWS 세이가메이커 텐서플로 모델을 활용해, 사용자 별 맞춤 광고 서비스를 제공하고 있다. 또, 3D 솔루션 전문업체 오토데스크는 툴셋에 머신러닝을 결합해 엔지니어링 과정에서 오류를 찾고 대안을 제시하는 데 활용하고 있다.

그의 설명에 따르면 세이지메이커는 이밖에도 지도학습에 필요한 데이터 라벨링을 자동화해 사람이 수동으로 하는 것과 비슷한 성능을 내면서 비용은 70% 가량 절감하도록 돕는다. 또 모델 트레이닝도 데이터 위치만 지정해 주면 될 만큼 쉽고, 트레이닝된 모델을 컴파일하는 것도 보통보다 두배 정도 빠르다.

이날 드미트로비치 총괄은 현재 머신러닝 기술이 직면한 가장 큰 도전 과제는 '쉬운 사용'이라고 강조했다. 여전히 일부 전문가들만 사용할 수 있을 만큼 기술 진입 난도가 높기 때문에, 머신러닝을 적용한 새로운 아이디어가 폭발적으로 등장하지 못하고 있다는 진단이다.