머신러닝에는 왜 새로운 언어가 필요할까? Chris Lattner가 말하는 Mojo의 탄생 배경과 혁신

머신러닝은 빠르게 발전하며 산업 전반에 걸쳐 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 그러나 하드웨어가 다양해질수록 소프트웨어 개발자들의 부담은 오히려 늘어나고 있습니다. GPU, TPU, ASIC 같은 전용 하드웨어는 성능 면에서는 강력하지만, 각각 고유의 소프트웨어 스택을 요구해 호환성과 이식성을 떨어뜨립니다.

LLVM과 Swift의 창시자인 Chris Lattner는 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 언어 Mojo를 만들었습니다. Mojo는 사용성과 하드웨어 제어 능력을 동시에 제공하며, 머신러닝 생태계의 분절화를 극복하려는 도전을 담고 있습니다. 이 글에서는 Chris Lattner의 배경, Mojo의 등장 배경과 특징, 그리고 Modular가 그리는 미래를 정리해보겠습니다.

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1. Chris Lattner와 언어 혁신의 역사

Chris Lattner는 컴파일러와 프로그래밍 언어 분야에서 독보적인 커리어를 쌓아왔습니다.

• LLVM과 Clang을 개발해 다양한 언어가 사용할 수 있는 강력한 컴파일러 인프라를 만들었습니다.
• Swift를 설계하며, 기존 C++의 복잡성을 줄이고 실용적 기능을 강조한 새로운 언어 경험을 제시했습니다.
• MLIR과 Mojo까지 이어지는 프로젝트를 통해, 언어와 하드웨어 제어의 경계를 넓혀왔습니다.

그의 철학은 단순합니다. 이론적 완벽성보다 실용성과 문제 해결을 우선시하는 것입니다. 이 접근법 덕분에 그의 프로젝트들은 실제 산업 현장에서 빠르게 채택되고 확산되었습니다.

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2. 왜 새로운 언어가 필요한가?

머신러닝은 CPU 기반의 전통적 인프라를 넘어 GPU, TPU, ASIC, FPGA 등 다양한 가속기에서 실행됩니다. 하지만 각 하드웨어 벤더는 고유한 소프트웨어 스택을 제공해 개발자들을 벤더 종속성에 묶어두고 있습니다.

• NVIDIA는 CUDA, AMD는 ROCm, Google은 XLA를 제공합니다.
• 같은 기능을 구현해도 하드웨어마다 별도의 최적화가 필요합니다.
• 이는 생산성을 떨어뜨리고 유지보수를 어렵게 만듭니다.

결국 머신러닝 개발자들은 하드웨어 선택의 자유를 잃고, 코드 이식성마저 낮아지는 문제에 직면하게 됩니다. 이러한 배경이 Mojo 개발의 출발점이 되었습니다.

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3. Mojo의 설계 철학과 특징

Mojo는 단순한 언어가 아니라, 성능과 이식성을 모두 만족시키려는 도전입니다.

• 사용성과 하드웨어 제어: Python처럼 익숙하고 간단한 문법을 제공하면서도, 하드웨어 자원까지 세밀하게 제어할 수 있습니다.
• 타입 안전 메타프로그래밍: 복잡한 하드웨어 구조를 안전하고 효율적으로 다룰 수 있도록 지원합니다.
• 최신 하드웨어 최적화: 텐서 코어 같은 AI 전용 연산 장치에 즉각 대응할 수 있도록 설계되었습니다.
• 커널 이식성 강화: 한 번 작성한 커널을 다양한 하드웨어에서 실행할 수 있도록 보장합니다.

Mojo는 기존 언어들이 풀지 못한 성능과 호환성의 이중 과제를 동시에 해결하려는 언어라고 볼 수 있습니다.

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4. Modular와 Mojo의 생태계 전략

Mojo는 Modular라는 회사가 주도적으로 개발하고 있습니다. Modular의 전략은 언어 자체로 수익을 내는 것이 아닙니다.

• Mojo는 무료로 공개해 누구나 사용할 수 있도록 합니다.
• 대신, 통합 하드웨어 관리와 엔터프라이즈 서비스 제공을 통해 비즈니스 모델을 구축합니다.
• MAX(대규모 언어 모델 서빙)와 Mammoth(클러스터 관리) 같은 플랫폼을 통해 통합 AI 인프라를 제공합니다.

이 방식은 벤더 종속성을 최소화하면서도, 개발자와 기업이 안정적으로 AI 인프라를 운영할 수 있는 기반을 마련해줍니다.

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5. AI 하드웨어와 커널 설계 변화

AI 하드웨어는 빠른 속도로 진화하고 있습니다.

• CPU는 다수의 코어를 확장하는 방식으로 발전했지만, GPU는 SM(Streaming Multiprocessor) 와 Warp 구조로 병렬 처리에 최적화되었습니다.
• 텐서 코어 같은 전용 연산 장치가 등장하면서, 기존 CUDA 기반 프로그래밍 방식과는 전혀 다른 접근이 요구되고 있습니다.
• 같은 벤더의 제품 내에서도 세대가 바뀔 때마다 아키텍처가 크게 달라집니다. (예: NVIDIA Volta, Hopper, Blackwell)

기존 언어와 소프트웨어 스택은 이런 변화를 따라가지 못합니다. Mojo는 이런 격차를 줄이고, 하드웨어 발전 속도를 반영할 수 있는 유연한 언어를 지향합니다.

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Mojo가 열어갈 미래

Chris Lattner와 Modular의 Mojo 프로젝트는 단순히 또 하나의 프로그래밍 언어를 만드는 것이 아닙니다. 이는 머신러닝 고도화와 AI 생태계의 민주화를 향한 전략적 시도입니다.

• 개발자들은 하드웨어 벤더에 종속되지 않고 자유롭게 코드를 이식할 수 있습니다.
• 기업은 복잡한 소프트웨어 스택 관리에서 벗어나 생산성을 높일 수 있습니다.
• AI 인프라는 개방성과 확장성을 갖춘 공용 생태계로 성장할 수 있습니다.

앞으로 Mojo가 얼마나 빠르게 채택될지는 지켜봐야 하지만, 언어와 인프라를 동시에 혁신하려는 Modular의 비전은 AI 개발 환경에 큰 변화를 일으킬 가능성이 큽니다.

https://signalsandthreads.com/why-ml-needs-a-new-programming-language/

Signals and Threads | Why ML Needs a New Programming Language