커리어리 친구들, 제가 번역한 "맥에서 텐서플로우 최적화"에 보시면 애플이 텐서플로우 2.4 베타를 포크해서 M1칩(ARM)으로 포팅했다고 전해드렸는 데, 오늘은 정식적으로 구글에서 텐서플로우 2.4가 발표되었습니다. 주요 특징을 살펴 보면 다음과 같습니다. 1. CUDA 11과 cuDNN 8을 사용하여 NVIDIA의 앰페어 아키텍처(Ampere architecture) GPU를 기본으로 지원합니다. 2. tf.distribute 에서 새로운 특징으로 Parameter Server Strategy 및 Multi Worker Mirrored Strategy를 지원하며, 비동기 훈련(Asynchronous training)을 지원합니다. 3. Keras의 mixed precision API도 stable API로 변경되었습니다. 이 API를 사용하면 float16과float32를 동시에 사용하였을때 GPU에서 3배 TPU에서 60프로 성능향상이 있습니다 4. tf.keras.optimizer.Optimizer가 리팩토링해서 tape.grdient를 쓰지않고 optimizer.minimize에 gradient tape을 인자로 주면 바로 훈련할 수 있습니다. 5. tf.experimental.numpy에서 numpy의 api 일부를 바로 사용할 수 있습니다. 6. 새로운 프로파일 도구로써 TensorFlow Profiler 에 MultiWorker 를 지원합니다. 7. TFLite Profiler 를 지원함으로써 on-device ML 과 TinyML 에서 좀더 로깅 디버깅 및 모니터링이 쉬워졌습니다. 코랩도 곧 변경될 예정이므로 텐서플로우 개발자들에게는 연말 즐거운 소식이 될 것 입니다. 더 자세한 내용은 아래의 링크를 참조해 주세요!