열린마당
2016년 5월 11일 (수)
Image Credit: REUTERS/Rick Wilking
아마존이 불현듯 딥러닝 공개SW에 문을 두드렸다. 지난 10일 조용히 DSSTNE(Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine, 'destiny' 데스트니로 발음한다.)의 라이브러리를 오픈소스 아파치 라이선스로 깃허브에 공개한 것이다.
아마존은 그간 오픈소스 분야에서 크게 활동하지 않는 기술업체 중에 하나였다. 페이스북이나 구글의 행보와는 확연히 차이가 있었다. 이러한 변화의 움직임에 대한 이유를 리포지토리의 FAQ를 통해 설명했다.
“우리는 딥러닝의 가능성을 대화, 언어 이해, 사물 식별 등의 능력을 넘어 검색, 추천 등이 가능하도록 그 영역을 넓혀 가길 원하는 취지로 DSSTNE을 공개했다. 전세계의 연구원들이 함께 협업해 개선이 이루어지길 기대한다. 하지만 더 중요한 것은 DSSTNE으로 많은 분야에서 혁신이 강화되었으면 한다.”
아마존 관계자들은 자신들이 공개한 DSSTNE의 한계점을 알고 있다. 현재로선 DSSTNE는 복잡한 작업량의 이미지 식별을 지원하지 못하며 또한 신경망 회귀를 위한 지원이 제한적이다. CPU에서는 연산이 안되지만 여러 GPU를 한 번에 사용할 수 있다. 이미 딥러닝의 최첨단 기술인 텐서플로우 보다도 더 나은 성능을 보이는 부분도 보이고 있는데 DSSTNE가 아마존 웹서비스의 공개형 클라우드 GPU g2.8xlarge 인스턴스에서는 구글의 텐서플로우 보다 2.1배의 속도를 낸다고 주장했다. 그리고 DSSTNE는 작업해야하는 데이터가 많지 않을 경우 텐서플로우와 성능적인 면에서 뒤쳐지지 않는다고 한다.
C++ 기반 DSSTNE의 또 하나의 장점은 바로 쉽게 사용이 가능하다는 점이다.
DSSTNE의 NDL(네트워크 정의 언어)은 UC버클리의 카페(Caffe) NDL보다 간단하다. Caffe의 언어는 300줄 이상의 코드가 필요한 것과 비교해 DSSTNE는 33줄의 코드만으로 유명한 AlexNet 이미지 식별 모델을 구축할 수가 있다고 설명한다.
* 프로젝트 보기 : https://github.com/amznlabs/amazon-dsstne/blob/master/docs/getting_started/userguide.md
* 기사출처 : http://venturebeat.com/2016/05/11/amazon-open-sources-its-own-deep-learning-software-dsstne/
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