파이토치PyTorch의 0.1.12 버전이 릴리즈되었습니다. 이 버전은 0.1.x의 마지막 버전으로 알려져 있습니다. 넘파이NumPy 스타일을 따르도록 API 가 조금 변경되었고 CUDA의 희박행렬 연산 지원이 추가되었습니다. 그 외에 성능향상과 버그들이 많이 수정되었다고 합니다. 다음 버전은 0.2 버전으로 분산 처리와 그래디언트의 그래디언트를 계산하는 기능이 추가될 예정입니다.
때맞춰 텐서플로우 성능 테스트 자료가 공개되었습니다. 이는 얼마전 발표된 Caffe2의 성능 자료에 대한 반격으로 보입니다. NVidia DGX-1 에서 테스트한 결과를 보면 카페2와 텐서플로우가 앞서거니 뒤서거니 합니다. 하지만 여전히 초당 훈련 이미지 처리수가 중요한 성능지표인지에 대해서는 논란의 여지가 있습니다. 여기에 사용된 텐서플로우 벤치마크를 위한 코드는 상당히 최적화시킨 것 같습니다.
파이토치를 설치하려면 리눅스와 맥OS에서 콘다 명령을 사용할 수 있습니다. 맥OS에서 CUDA 지원을 사용하려면 소스 컴파일을 해야합니다. 아직 윈도우즈 환경은 지원하지 않고 있습니다.
conda install pytorch torchvision -c soumith
텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog) 
제가 보기에도 현 시점에서 성능이 그렇게 중요해 보이지는 않고 오히려 얼마나 쉽게 설치해서 쉽게 사용가능한가(그리고 이해 가능한가)가 중요하다고 봅니다.
성능이야 정 않되면 클러스터를 구축해서 컴퓨터 댓수만 늘려주면 이론적으로야 무한정 늘릴수 있으니까요(실제로는 한계가 있지만서도)
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그나저나 이상하게도 다른 분야와는 달리 인공지능 연구에서만큼은 리눅스가 편애 받네요.(항상 입장이 정반대니 이거 굉장히 생소해요)
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그전에 과학자들이 사용했던 운영체제가 UNIX 였습니다. 그때는 윈도우라는게 없었고 UNIX 는 과학기술계산용으로 많이 사용했던 운영체제였습니다. Linux는 이런 UNIX 를 기반으로 만들어졌구요. 지금 인공지능 프레임워크들도 기반 구현 소스코드는 거의 그때의 것을 그대로 쓰니 당연 리눅스가 잘 맞지 않을까 추측합니다.
또 인공지능 라이브러리 들이 대체로 오픈이다보니 오픈소스 전략이 기본인 Linux 를 기본 플랫폼으로 사용하고 있는것 같습니다.
인공지능을 주도하는 업체들이 대체로 IT 거대 업체들입니다. Windows 는 MS 의 제품인데 그건 유료죠. IT 기업들은 서로 경쟁을 하는데, 인공지능 프레임워크가 Windows 를 기반으로 하면 자연히 MS 에 의존하게 됩니다. 그래서 open 인 linux 를 선택하는것도 한가지 이유인것 같습니다.
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