파이토치 - 01 개요

PyTorch(파이토치)는 Meta(구 Facebook)에서 개발한 오픈소스 딥러닝 라이브러리입니다.

파이썬 기반으로 직관적인 문법을 제공하며, GPU 가속 연산과 자동 미분 기능을 통해 딥러닝 모델 개발을 쉽게 만들어 줍니다.

딥러닝 라이브러리 중 가장 널리 사용되는 것은 2017년 Meta에서 개발한 PyTorch와 2015년 Google에서 개발한 TensorFlow입니다. 과거에는 Keras도 독립적인 딥러닝 프레임워크로 많이 사용되었으나, TensorFlow의 사용법이 다소 복잡하여 대중화되지 못하자, Google이 Keras를 통합하여 TensorFlow 2.0을 출시하면서 고수준 API는 Keras를 통해 사용할 수 있도록 변경되었습니다.

현재 PyTorch와 TensorFlow는 기능적으로 거의 유사하지만, 논문과 연구 분야에서는 PyTorch가 압도적으로 많이 사용되며, 최근 기업들도 TensorFlow보다 PyTorch를 더 많이 도입하는 추세입니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델)에서 널리 사용되는 Hugging Face 역시 PyTorch 기반이 주를 이루고 있습니다.

TensorFlow는 Google의 지원을 바탕으로 Edge AI 및 모바일 환경에서 강점을 가지고 있으며, 여전히 다양한 산업에서 활용됩니다. 그러나 최근에는 Tesla, OpenAI, Microsoft 등 주요 기업들도 PyTorch를 선택하면서, PyTorch가 TensorFlow보다 더 인기 있는 딥러닝 프레임워크로 자리 잡고 있습니다.

 

특징	설명
동적 계산 그래프(Dynamic Computation Graph)	실행 중에 그래프 구조를 변경할 수 있어 디버깅과 실험이 용이함. 연구 및 프로토타이핑에 적합.
직관적인 Pythonic 문법	Python과 유사한 문법으로 설계되어 사용이 쉽고, 기존 라이브러리(Numpy, SciPy 등)와의 연동이 용이함
강력한 자동 미분(Autograd)	연산 그래프를 자동으로 생성하고, 미분 계산을 수행하는 torch.autograd 기능을 제공.
GPU 가속 지원	CUDA 및 cuDNN을 활용한 GPU 가속 기능을 제공하며, 단 몇 줄의 코드 변경만으로 CPU ↔ GPU 전환 가능.
풍부한 딥러닝 라이브러리 지원	Torchvision, Torchaudio, Torchtext 등 다양한 도메인별 라이브러리를 제공하여 이미지, 음성, 자연어 처리 모델 개발을 간편하게 함.
Hugging Face 등과의 생태계 통합	Transformer, Diffusers 등의 최신 모델을 쉽게 활용할 수 있으며, LLM(대규모 언어 모델) 개발에도 최적화됨.
TorchScript 및 ONNX 지원	학습된 모델을 변환하여 C++, 모바일, 클라우드 등 다양한 환경에서 배포 가능.
확장성과 분산 학습 지원	DistributedDataParallel(DDP) 기능을 통해 멀티 GPU 및 멀티 노드 학습을 지원.
강력한 커뮤니티 및 오픈소스 지원	연구 및 산업 분야에서 널리 사용되며, 지속적인 업데이트와 커뮤니티 지원이 활발함.