지난 주 아마존 CTO 워너 보글스(Werner Vogels)는 AWS 에서 사용할 수 있는 딥러닝 프레임워크로 MXNet 을 추가했으며 앞으로 아마존이 MXNet 의 개발을 지원하겠다고 발표하였습니다. MXNet 은 카네기 멜론 대학과 워싱톤 대학이 시작한 이후 많은 대학과 회사들의 후원을 받고 있는 딥러닝 오픈소스 라이브러리입니다. 깃허브 활동에서도 크게 뒤쳐지지 않고 활발히 개발되고 있습니다. 특징으로는 파이썬, 줄리아(Julia), R, 매트랩(Matlab), 스칼라(Scala) 등 다양한 인터페이스를 지원하는 것이 눈에 띄입니다. 성능과 대용량 처리 부분에서도 크게 뒤지지 않는 듯 보입니다.

그럼 아마존의 데스트니(DSSTNE)는 어떻게 되는 것인지 모르겠습니다. 자체 라이브러리의 생태계를 만들어 가는 것이 역부족이라고 느낀 것일까요. 아니면 구글이 스탠포드 비전랩의  Fei Fei, Li 교수와 스냅챗의 Jia Li 를 구글 클라우드의 머신러닝 유닛을 이끌 수장으로 영입한 것이 영향을 미쳤을지도 모릅니다. 문제는 프레임워크가 아니고 클라우드 비즈니스라고 말이죠.

또 트위터가 2015년 웻랩(Whetlab)을 인수하면서 영입한 AI 연구자 다섯명이 트위터 코텍스(Twitter Cortex)를 떠난다는 소식이 있었습니다. 그 중에 업계에 비교적 잘 알려진 휴고 라로쉘(Hug Larochelle)은 구글로 자리를 옮겼습니다. 구글이 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수가 있는 몬트리올 대학 MILA 랩에 3백만 달러(역대 최고라 하는군요)를 지원하기로 발표하면서 휴고 라로쉘이 구글의 몬트리올 랩의 리더가 되었습니다. 거기에 최근에는 OpenAI 가 클라우드 플랫폼으로 마이크로소프트의 애저(Azure)를 선택한다고 발표하니 아마존이 다급해진 것일까요. 여러모로 프레임워크로 경쟁하기 보다는 실리를 추구하는 쪽으로 선회한 것일지 모르겠습니다.

아마존의 AWS 에는 MXNet, Caffe, Tensorflow, Theano, Torch 그리고 CNTK 가 미리 설치되어 있는 딥러닝 AMI 가 있습니다. 그리고 사용자는 여전히 입맛에 맞는 프레임워크를 설치해서 사용할 수 있습니다. 하지만 앞으로 AWS RDS 처럼 관리형 딥러닝 서비스가 나온다면 MXNet 이 첫번째 후보가 될수 있을 것 같습니다.