College Of Engineering
서울공대 이야기
서울대 전병곤 교수팀,
쉽고 빠른 딥러닝 모델 개발 시스템 ‘JANUS’ 개발


▲ (왼쪽부터) 정은지 서울대 박사과정, 조성우 서울대 석사과정, 유경인 서울대 박사과정,
정주성 서울대 박사과정, 신동진 서울대 석사과정, 전병곤 서울대 컴퓨터공학부 교수
 
서울대 공대는 컴퓨터공학부 전병곤 교수팀이 딥러닝 모델을 쉽고 빠르게 개발할 수 있는 시스템인 JANUS를 개발했다고 18일 밝혔다.
 
딥러닝 기술은 최근 4차 산업 혁명의 가장 중요한 핵심 기술로 떠오르고 있다. 딥러닝 시스템은 개발자들이 원하는 대로 모델을 표현하고 학습 및 추론할 수 있게 해 주는 기능을 한다. 기존 딥러닝 시스템은 모델을 쉽게 표현하는 일과 모델을 빠르게 학습시키는 일, 둘 중 한 쪽에만 더 특화되어 있었다.
 
텐서플로우(TensorFlow)로 대표되는 심볼릭 그래프(symbolic graph) 기반 시스템에서는 고정된 구조의 모델을 빠르게 학습시킬 수는 있었지만 다양한 구조의 모델을 쉽게 표현하기는 어려웠다. 반대로 파이토치(PyTorch)로 대표되는 명령형(imperative) 시스템에서는 다양한 모델을 쉽게 만들 수는 있지만 이를 학습시키는 데는 시간이 더 오래 걸렸다.
 
연구팀은 기존 시스템들의 한계를 극복해 새로운 모델을 쉽게 표현하고 빠르게 학습시킬 수 있는 JANUS 시스템을 제안했다. JANUS는 기존 명령형 시스템에서와 같이 쉬운 프로그래밍 모델을 그대로 사용하면서도, 내부에서 명령형 프로그램을 심볼릭 그래프로 자동 변환하고 최적화를 수행한다.
 
그 결과 다양한 모델을 학습하는 데 걸리는 시간은 명령형 시스템 대비 최대 48배까지 빨라지고 심볼릭 그래프 기반 시스템의 성능에 근접했다. 이번 연구 결과는 글로벌 기업인 구글, 페이스북, 아마존 보다 앞선 결과다.
 
연구팀은 “텐서플로우나 파이토치에 기반한 기존의 딥러닝 시스템의 장점만을 결합할 수 있는 새로운 시스템을 고안했다“며, ”딥러닝 기술을 더욱 쉽고 빠르게 적용할 수 있도록 해 주는 JANUS를 통해 이미지 처리, 음성 인식, 자율주행 등 4차 산업 혁명 기술 발전에 기여할 것“이라고 설명했다.
 
해당 연구 결과는 2019년 2월 미국 보스턴에서 개최될 시스템 분야 최우수 학회 중 하나인 NSDI(USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation)에서 발표될 예정이다.
 

▲ JANUS 전체 시스템 구조
 
프로파일러(Profiler)에서 프로그램의 특성에 대한 정보를 모아서, 효율적인 심볼릭 그래프를 만들고 수행한다. 수행 중 프로그램의 특성이 달라지는 경우, 정확성을 보장하기 위해 원본 명령형 프로그램이 다시 수행된다.
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