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WWDC 2025 - MLX 프레임워크 소개

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

iOS 개발자 및 머신러닝 개발자

  • 중간~고급 수준의 Python/PyTorch 경험자 대상
  • Apple Silicon 기반의 성능 최적화 기술 이해 필요

핵심 요약

  • 유니파이드 메모리 아키텍처 : mx.add(a, b, stream=mx.gpu)로 CPU/GPU 간 Zero-copy 연산 가능
  • PyTorch 호환성 : nn.Module 기반 레이어 구조, mx.grad를 통한 자동 미분 지원
  • 모델 최적화 기능 : mx.quantize()로 4-bit 정밀도 양자화 지원, mx.compile을 통한 커널 퓨전

섹션별 세부 요약

1. MLX의 핵심 아키텍처

  • 메모리 공유 기능 : CPU와 GPU 간 별도 메모리 풀 대신 공유 메모리 사용
  • 플랫폼 호환성 : Mac, iPhone, iPad, Vision Pro에서 동작
  • NumPy 대체 가능성 : 기존 수치 계산 코드와 호환

2. MLX의 성능 혁신

  • 그래프 기반 연산 : 연산 결과 즉시 실행 대신 그래프 생성 후 최적화
  • 자원 효율성 : 사용된 연산만 실행하여 메모리 사용량 절감
  • 병렬 처리 : mx.multiply(a, b, stream=mx.cpu)로 CPU/GPU 병렬 실행

3. 트랜스포머 성능 최적화

  • RMS Norm 구현 : mx.fast.rms_norm(x, weight, eps=1e-5)로 빠른 정규화
  • 커스텀 커널 작성 : mx.fast.metal_kernel을 통해 Metal 언어로 직접 구현 가능
  • 커널 퓨전 : @mx.compile을 사용한 optimized_gelu 함수로 메모리 대역폭 절감

4. 모델 양자화 전략

  • 정밀도 축소 : 32-bit → 16-bit → 4-bit 단계별 양자화
  • 모델 수준 적용 : mx.quantize(weight, bits=4, group_size=32)로 전체 모델 양자화
  • 성능 향상 : LLM의 토큰 생성 속도 2배 이상 증가

5. 분산 컴퓨팅 지원

  • 네트워크 기능 : Ethernet/Thunderbolt 통신 지원
  • 분산 학습 : mx.distributed.all_sum()으로 멀티 머신 간 연산 가능
  • 대규모 모델 처리 : 단일 디바이스 메모리 한계 극복

6. Swift 통합 기능

  • Xcode 연동 : Swift Package Manager 지원
  • API 일관성 : MLXArray([1,2,3]) + MLXArray([4,5,6])과 같은 Python API 유사 구조
  • 생산성 최적화 : mlx.launch 명령어로 멀티 머신 배포 가능

결론

  • 개발 흐름 : Python으로 프로토타이핑 → Swift로 iOS 배포
  • 핵심 전략 : mx.compile + mx.quantize 활용으로 성능/메모리 효율 극대화
  • 실무 팁 : Hugging Face 커뮤니티 모델 활용, nn.quantize() 적용 시 group_size=32 권장
  • 장점 요약 : Apple Silicon 최적화, Zero-copy 연산, PyTorch 호환성, Swift/Xcode 통합 지원