AI 모델을 직접 만들어보려 하면 가장 먼저 만나는 것이 '프레임워크' 선택입니다. 그중 가장 널리 알려진 것이 텐서플로우(TensorFlow)입니다. 텐서플로우가 무엇이고 어떤 특징이 있는지 정리했습니다.
텐서플로우란?
텐서플로우는 구글이 개발한 오픈소스 머신러닝·딥러닝 프레임워크입니다.
'프레임워크'라는 말이 어렵게 들릴 수 있지만, 쉽게 말하면 AI 모델을 만들 때 반복적으로 쓰는 기능들을 미리 갖춰둔 도구 모음입니다. 신경망을 처음부터 하나하나 코딩하는 대신, 텐서플로우가 제공하는 구성요소를 조합해 모델을 빠르게 만들 수 있습니다.
이름의 '텐서(Tensor)'는 딥러닝에서 데이터를 표현하는 다차원 배열을 뜻하고, '플로우(Flow)'는 그 텐서들이 연산 그래프를 따라 흐르며 계산되는 방식을 가리킵니다.
텐서플로우의 특징
폭넓은 생태계 — 연구용 프로토타이핑부터 실제 프로덕션 배포까지 아우르는 도구들을 제공합니다. 모바일·엣지 기기용 경량 버전(TensorFlow Lite), 웹용(TensorFlow.js) 등 배포 환경도 다양합니다.
높은 접근성 — 고수준 API인 Keras를 통해 비교적 쉽게 모델을 설계할 수 있어, 입문자부터 전문가까지 폭넓게 사용합니다.
GPU 가속 지원 — 대규모 연산을 CPU보다 훨씬 빠르게 처리하기 위해 GPU를 활용합니다. 딥러닝 학습에서 GPU가 필수인 이유이기도 합니다.
참고로 텐서플로우 외에도 PyTorch 등 다양한 프레임워크가 있으며, 최근 연구 영역에서는 PyTorch의 사용 비중도 큽니다. 프로젝트 성격과 팀의 익숙함에 따라 선택하면 됩니다.
프레임워크만큼 중요한 것: GPU 인프라
텐서플로우로 모델을 잘 설계했더라도, 그것을 실제로 학습·추론하려면 GPU 연산 자원이 뒷받침되어야 합니다. 특히 모델이 커지고 여러 팀이 동시에 학습을 돌리는 환경에서는, 프레임워크 선택만큼이나 GPU를 어떻게 배분하고 효율적으로 쓰느냐가 개발 속도와 비용을 좌우합니다.
예를 들어 하나의 GPU를 여러 실험이 나눠 쓰지 못하면, 값비싼 GPU가 대부분의 시간을 놀게 됩니다. 이 지점이 바로 GPU 인프라 운영이 필요한 이유입니다.
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