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매스웍스, 매트랩 및 시뮬링크 제품군의 릴리스 2018b 발표

매스웍스(https://kr.mathworks.com/)는 오늘 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink)에 다양한 새로운 기능이 추가된 릴리스 2018b(이하 R2018b)를 발표했다. 이번 릴리스에는 제품군 전체에 걸쳐 딥러닝에 대한 업데이트 및 버그 수정이 포함됐다. 뉴럴 네트워크 툴박스(Neural Network Toolbox)를 대체하는 신규 딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)는 딥뉴럴 네트워크를 설계하고 구현하기 위한 프레임워크를 제공한다. 영상 처리, 컴퓨터 비전, 신호 처리 및 시스템 관련 엔지니어는 매트랩을 사용하여 복잡한 네트워크 아키텍처를 보다 쉽게 설계하고 딥러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.

매스웍스는 최근 ONNX 커뮤니티와 함께 상호 운용성에 대한 의지를 보여줌으로써 매트랩 사용자와 다른 딥러닝 프레임워크 간의 협업을 가능하도록 지원하고 있다. 엔지니어는 R2018b의 신규 ONNX 변환기를 사용하여 파이토치(PyTorch), MxNet 및 텐서플로(TensorFlow)와 같은 지원 프레임워크에서 모델을 가져오고 내보낼 수 있다. 이러한 상호 운용성을 통해 매트랩에서 학습한 모델을 다른 프레임워크에서 사용할 수 있으며, 마찬가지로 다른 프레임워크에서 학습한 모델을 매트랩으로 가져와 디버깅, 유효성 검사 및 임베디드 배포와 같은 작업을 수행할 수 있다. 또한, R2018b는 단 한 줄의 코드로 액세스할 수 있는 선별된 참조 모델 세트를 제공하며, 추가 모델 임포터는 카페(Caffe)와 케라스-텐서플로(Keras-Tensorflow)의 모델을 사용할 수 있다. 

매스웍스의 매트랩 마케팅 디렉터인 데이비드 리치(David Rich)는 "여러 산업 분야에 딥러닝이 널리 보급됨에 따라 다양한 전문 분야의 엔지니어와 과학자는 이를 폭넓게 사용, 액세스 및 적용할 수 있어야 한다"며 "이제는 딥러닝 초보자와 전문가가 연구에서 프로토타입과 제작에 이르기까지 통합된 딥러닝 워크플로를 사용하여 매트랩으로 고급 연구를 학습, 적용 및 수행할 수 있다"고 강조했다.

매스웍스는 R2018b에서 다음을 통해 사용자 생산성과 사용 편의성을 향상시켰다.
• 딥 네트워크 디자이너(Deep Network Designer) 앱: 사용자가 복잡한 네트워크 아키텍처를 만들거나, 전이 학습을 위해 미리 학습된 복잡한 네트워크를 수정할 수 있다.
• 네트워크 학습 성능을 데스크탑 기능 이상으로 향상: 엔비디아 GPU 클라우드의 매트랩 딥 러닝 컨테이너(Deep Learning Container) 및 아마존웹서비스와 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)용 매트랩 참조 아키텍처를 사용하여 클라우드 공급업체를 지원한다.
• 도메인별 워크플로에 대한 폭넓은 지원: 오디오, 비디오 및 애플리케이션별 데이터 저장소에 대한 지상 실측 레이블 지정 작업 앱을 포함하여 대규모 데이터 수집 작업을 보다 쉽고 빠르게 수행할 수 있다.

R2018b에서 GPU 코더(GPU Coder)는 엔비디아 라이브러리를 지원하고 자동 튜닝, 레이어 융합 및 버퍼 최소화와 같은 최적화 기능을 추가하여 추론 성능을 향상시켰다. 또한, 인텔 MKL-DNN 및 ARM 컴퓨트 라이브러리(Compute Library)를 사용하여 인텔과 ARM 플랫폼에 대한 배포 지원을 추가했다.

R2018b는 전세계에서 지금 바로 이용 가능하며, R2018b의 새로운 기능에 대한 보다 자세한 내용은 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.