텐서플로는 하나의 라이브러리 그 이상이라는 것을 유념하는 것이 중요합니다. 하나의 플랫폼이고, 구글과 서드파티(third party)에서 개발하는 많은 구성 요소로 이루어진 거대한 생태계의 중심입니다. 예를 들어 강화 학습 연구를 위한 TF-Agents, 업계 최고의 머신 러닝 워크플로 관리를 위한 TFX, 제품 배포를 위한 텐서플로 서빙(TensorFlow Serving), 사전 훈련된 모델의 저장소인 텐서플로 허브(TensorFlow Hub)가 있습니다. 이런 구성 요소들은 최첨단 연구에서부터 대규모 제품의 애플리케이션까지 매우 다양한 사례를 포괄할 수 있습니다.

텐서플로는 확장하기 쉽습니다. 예를 들어 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Lab) 연구자들은 2만 7,000개 GPU가 장착된 IBM 서밋 슈퍼컴퓨터에서 텐서플로를 사용하여 1.1엑사플롭스 수준의 기상 예보 모델을 훈련했습니다. 비슷하게 구글은 텐서플로를 사용하여 체스와 바둑 게임 에이전트인 알파제로(AlphaZero) 같은 매우 계산 집약적인 딥러닝 애플리케이션을 개발했습니다. 예산이 충분하다면 자체 모델을 위해 작은 TPU 포드 또는 구글 클라우드나 AWS에서 임대한 대규모 GPU 클러스터에서 10페타플롭스까지 확장할 수 있습니다. 이는 2019년 최상의 슈퍼컴퓨터가 낼 수 있는 최대 컴퓨팅 파워의 1%에 지나지 않습니다!