온라인 쇼핑의 가장 큰 특징은 효율성입니다. 어떠한 물건이든 클릭 몇 번이면 검색된 상품들 간의 비교를 통해 합리적인 가격으로 물건을 구매할 수 있기 때문이지요.
제트닷컴(Jet.com)은 이러한 온라인 쇼핑의 개념에서 한 단계 더 나아가고 있습니다. 뉴저지의 스타트업 제트닷컴은 인공지능(AI)을 사용해서 개별 품목들의 소비자 가격만을 단순 합산하는 대신, 전체 장바구니에 담긴 품목들의 총 주문 비용을 최적화합니다.
IT 시장조사업체 포레스터 리서치(Forrester Research)의 전자상거래조사에 따르면, 온라인 쇼핑 시장은 2016년 한화 4조 4,500억원(미화 3,900억 달러)에서 2024년에는 그 규모가 두 배에 달할 것으로 추산됩니다. 이는 수십억 달러가 걸려있는 문제이지요.
거대 소매유통업체 월마트(Walmart)가 작년에 인수한 제트닷컴은 다양한 가맹점, 유통 업체 및 배송 비용을 평가해서 장바구니 품목들의 비용을 절감합니다. 제트닷컴의 목표는 배송 비용 및 수수료를 포함한 총 주문 비용을 최대한 낮출 수 있는 품목들의 적절한 조합을 찾는 것입니다.
장바구니에 들어가는 품목이 많아질수록 더 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 장바구니의 물품들을 최적화하게 되면, 계산에 지나치게 많은 시간이 소요되는 방대한 양의 조합들이 생겨날 수 있습니다.
QuantAlea의 이사직을 맡고 있는 다니엘 에글로프(Daniel Egloff)는 제트닷컴과와 새로운 소프트웨어의 가격 책정을 논의한 적이 있는데요. 에글로프 이사는 이번 5월, 미국 실리콘밸리에서 개최된 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference)에서의 발표를 통해QuantAlea가 “장바구니 최적화” 문제를 해결해낸 비결을 공유했습니다.
계산 소요 시간 단축하기
에글로프 이사에 따르면, 기존 알고리즘과 CPU를 기반으로 하는 “무차별 대입” 방식으로 모든 가능한 조합을 계산해서 12개 미만의 품목으로 구성된 바구니의 최소 가격을 확인하려 한다면, 몇 년이 걸릴 것입니다.
GPU로 전환하면서 기존 알고리즘의 속도는 빨라졌지만, 그것만으로는 충분하지 않았습니다. 제품 선택 후 구입까지 걸리는 시간이 조금이라도 지연되면, 소비자들은 언제든 떠나갈 수 있기 때문이지요.
에글로프 이사는 “우리는 몇 일, 몇 년의 시간이 아닌, 단 몇 초 만에 모든 것을 처리할 수 있기를 바랍니다”라고 말했습니다.
제트닷컴은 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드에서 머신 러닝, 새로운 알고리즘 및 GPU를 현명하게 조합해 문제를 해결했습니다. 에글로프 이사는 클라우드로의 전환을 통해서 제트닷컴이 컴퓨팅 리소스를 보다 효율적인 비용으로 역동적으로 확장할 수 있었다고 이야기합니다.
제트닷컴의 연구팀은 가장 저렴한 가격으로 장바구니에 물건을 담을 수 있는 알고리즘을 개발해냈는데요. 이것은 수백만 번의 계산을 통해 결과를 실시간으로 제공할 수 있을 만큼 신속한 알고리즘입니다.
이 알고리즘을 사용해서 최적의 주문 방법을 계산하면, 여러 품목을 주문할 때 비용을 상당히 절약할 수 있습니다. 이는 더 많은 고객을 빠르게 늘리면서 소매업체들의 매출을 증진시킬 수 있지요.
제트닷컴 플랫폼의 백엔드는 F# 프로그래밍 언어로 개발되었습니다. GPU 알고리즘은 F#으로 코딩되었고, QuantAlea의 Alea GPU를 사용해서 CUDA로 엮여 있는데요. 이는 GPU 프로그래밍을 간소화하고, 속도를 높여줍니다. 알고리즘 배치는 테슬라 GPU(Tesla GPU) 가속기로 구동되는 애저 N-시리즈(Azure N-series) 가상 머신을 통해 이루어졌습니다.
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