라떼군 이야기
Jax-JS: WebGPU 기반의 웹용 머신러닝 라이브러리 공개
Google DeepMind의 JAX를 순수 JavaScript로 재구현하여 브라우저에서 실행 가능한 머신러닝 라이브러리 ‘Jax-JS’가 공개되었습니다. WebGPU와 WebAssembly를 백엔드로 활용해 네이티브에 준하는 성능을 내며, 외부 의존성 없이 JAX의 자동 미분(grad)이나 JIT 컴파일 같은 핵심 기능을 그대로 사용할 수 있습니다.
Python과 CUDA 없이 순수 프론트엔드 코드만으로 고성능 수치 연산과 모델 학습이 가능하다는 점은 기술적으로 큰 의미를 가집니다. 특히 JavaScript 코드를 런타임에 WebGPU 셰이더 커널로 변환하여 실행하는 방식은 Tinygrad의 설계 철학을 웹 환경에 맞게 훌륭하게 적용한 사례입니다.
이 프로젝트는 웹 브라우저가 단순한 뷰어를 넘어 본격적인 AI 연산 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여주는 흥미로운 시도입니다. 브라우저 기반의 실시간 학습이나 추론 애플리케이션 개발에 관심이 있다면, 원문의 구현 상세와 데모를 꼭 확인해보시길 추천합니다.