올해 4월 OpenCL 기반의 딥러닝 라이브러리를 개발하기 시작한 Vertex.AI에서 어제 Nvidia, AMD, Intel의 OpenGL 호환 GPU를 지원하는 PlaidML을 공개하였습니다. PlaidML은 단독으로 사용되기 보다는 케라스Keras의 백엔드backend로 고안되었습니다. 딥러닝 라이브러리 후발 주자이고 벤처 회사 입장에서 새로운 API를 전파하는 것보다 케라스의 백엔드가 더 나은 선택일지 모르겠습니다. PlaidML은 현재 0.1 RC 버전으로 리눅스와 파이썬 2.x를 지원합니다. 하지만 앞으로 macOS, 윈도우즈Windows 운영체제를 지원한다고 합니다. 또 텐서플로TensorFlow와 파이토치PyTorch, 딥러닝4jdeeplearning4j와 호환되게 한다고 하는데 구체적으로 어떤 의미인지 확인되지 않았습니다. 아직까지는 CNN만을 지원하고 있고 곧 RNN도 추가될 예정입니다. PlaidML은 pip 명령으로 설치 가능합니다.
$ pip install plaidml plaidml-keras
PlaidML을 사용하는 간단한 예는 깃허브 README 파일을 참고하세요.
인텔 너바나Nervana의 NNP 발표가 채 잊혀지기도 전에 이번에는 새로운 강화학습 라이브러리 Coach를 발표하였습니다. Coach는 강화학습 분야의 여러 SOTA 알고리즘을 구현했으며 OpenAI Gym, Roboschool, ViZDoom 환경을 지원합니다. 그리고 시각화와 디버깅을 위한 대시보드dashboard를 함께 제공합니다.
PlaidML와 Coach 모두 깃허브에 소스가 공개되어 있습니다. 요즘은 오픈소스 xxx를 발표했습니다란 말이 무색합니다. 오픈소스가 아니면 뭐하러 발표를 하냐는 말을 할 정도이니까요. 🙂
텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog) 