Python을 사용하는 데이터 과학자를 위한 서버 없는 WebAssembly 기반 과학 연산 환경 만들기

설명

간단한 설명

머신러닝 및 데이터 과학 분야는 갈수록 많은 연산 자원을 요구합니다. 고성능 컴퓨팅 자원은 초대규모 연산 환경과 클라우드로 집중되고 있습니다. 동시에, 머신러닝 및 데이터 과학에 입문하는 사람들 또한 해가 갈수록 늘어나고 있습니다. 서버 연산 자원만 늘어나는 것이 아니라 개인용 컴퓨터의 연산 자원 또한 빠르게 증가하고 있습니다. 그럼 이 환경을 좀 더 쉽게 잘 써서 어디서나 Python 기반의 과학 연산을 쉽게 해 볼 수 있는 방법은 없을까요? 아직 입문자라서 분산 처리나 대용량 파이프라인까진 안 가도 되는 경우라면 더더욱!

이 세션에서는 Python 기반의 과학 연산 환경 및 머신러닝 환경을 서버측 연산 없이 브라우저 엔진을 통해 사용하는 방법에 대해 알아봅니다. 최근 몇 년 동안의 웹환경을 둘러싼 기술적인 변화가, WebAssembly 기반의 과학 연산환경을 구축하려는 Mozilla 재단의 실험 프로젝트인 Iodide 프로젝트로 이어진 과정을 설명합니다. 그 후 Iodide를 이용하여 WebAssembly기반의 Python 환경을 구축하는 Pyodide 프로젝트 및 빌드 과정을 소개합니다. Pyodide를 이용하여, 브라우저 단독으로 실행 가능한 Python 환경을 제공하는 오픈소스 데스크탑 앱 및 웹을 개발한 경험을 공유합니다. 몇 가지 Python+WebAssembly 기반의 과학 연산 예시를 데모하고, 브라우저의 Python 스니펫으로 HTML을 실시간으로 제어하는 재미있는 응용 예를 웹으로 시연합니다. 마무리로는 WebAssembly 기반의 python 런타임 및 과학 연산 환경의 기술적인 한계와 함께, 상상해 볼 수 있는 앞으로의 응용 가능성에 대해 고민해 보겠습니다.


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