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.grad
를 통한 자동 미분 지원 - 모델 최적화 기능 :
mx.quantize()
로 4-bit 정밀도 양자화 지원,mx.compile
을 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_kernel
을 통해 Metal 언어로 직접 구현 가능 - 커널 퓨전 :
@mx.compile
을 사용한optimized_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 시group_size=32
권장 - 장점 요약 : Apple Silicon 최적화, Zero-copy 연산, PyTorch 호환성, Swift/Xcode 통합 지원