Go로 작성된 신경망 라이브러리 개선 사례

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

Go 언어 기반 머신러닝 개발자, 병렬 컴퓨팅을 적용한 신경망 최적화에 관심 있는 개발자

핵심 요약

• 모듈화된 구조와 병렬 배치 훈련 기능 도입으로 성능 향상
• race condition 해결을 위해 sync.WaitGroup과 sync.Mutex 활용
• delta 평균화 적용으로 훈련 안정성 증대
• Iris 데이터셋 기준 훈련 속도 향상, 정확도 유지

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• 원본 Rolade 라이브러리: Go로 작성된 최소한의 신경망 툴킷
• 목표: 외부 ML 라이브러리 없이 전/후전파 메커니즘 직접 구현
• 문제점: 성능 부족, 복잡한 구조

2. 모듈화 개선

• activation functions, loss, optimizer, network logic 분리
• 확장성 향상: 새로운 기능 추가 시 모듈별 구현 가능

3. 병렬 배치 훈련 구현

• sync.WaitGroup을 사용한 병렬 처리
• sync.Mutex로 배치 간 weight delta 수집 동기화
• mergeDeltas() 함수로 delta 합산 후 epoch 종료 시 업데이트

4. race condition 대응

• race condition 원인: 병렬 처리 중 공유 가중치 구조 수정
• 해결책: 병렬 계산 종료 후 모든 업데이트 지연

5. 락 사용의 한계

• sync.Mutex 적용 시 병렬성 상실
• 해결책: goroutine 종료 후 모든 delta 수정 처리

6. 훈련 불안정 문제

• raw delta 합산으로 오차 기울기 불안정
• 해결책: mergeDeltas()에 delta 평균화 추가

7. 결과

• Iris 데이터셋 기준 훈련 속도 향상
• 정확도 유지
• GitHub에 업데이트된 코드 공개

결론

• 병렬 처리와 모듈화 적용으로 성능 향상, race condition 관리가 핵심
• delta 평균화는 훈련 안정성 확보에 필수적
• Go 기반 ML 라이브러리 개발 시 병렬 처리 패턴과 sync 패키지 활용 권장
• 참고: https://github.com/harungurubudi/rolade