또한, Go는 병행 처리를 위한 고루틴과 채널을 제공하여 병렬 처리를 보다 쉽게 구현할 수 있습니다. 딥러닝 모델은 대용량의 데이터를 처리하므로 이러한 병렬 처리 기능은 모델 학습 및 추론 성능을 향상시킵니다.

또한 Go는 C나 C++에 비해 상대적으로 쉬운 문법과 간단한 빌드 및 배포 프로세스를 제공하여 개발 생산성을 높일 수 있습니다. 또한, TensorFlow나 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 Go에서 사용할 수 있는 래퍼 및 라이브러리가 지속적으로 발전하고 있어, Go 언어로 딥러닝을 개발하는 데 필요한 도구 및 지원이 점점 향상되고 있습니다.

이러한 이유로, Go 언어는 딥러닝 모델 개발 및 운영에서 빠른 실행 속도, 효율적인 리소스 활용, 병렬 처리 기능, 간편한 문법 및 빌드 프로세스 등의 장점을 제공하여 많은 개발자들에게 선택되고 있습니다.