구글 TPU의 주요 정보를 요약 정리한 글입니다. 자세한 내용은 아래 포스팅에서 확인해 주세요.
구글 TPU 5분 요약정리
1. TPU 소개 및 역할
TPU의 정의: Google이 처음부터 머신러닝 워크로드를 위해 설계한 맞춤형 ASIC 칩.
주요 역할: 번역, 사진, 검색 도우미, Gmail 등 Google의 여러 주요 제품을 구동.
Cloud TPU: Google Cloud에서 제공되는 확장 가능하고 사용하기 쉬운 클라우드 컴퓨팅 리소스로, TPU의 이점을 모든 개발자와 데이터 과학자에게 제공.
2. 신경망의 작동 방식
데이터 처리: 신경망은 대량의 데이터와 매개변수 사이에 곱셈과 덧셈이 필요한 계산을 수행.
행렬 곱셈: 이러한 계산은 행렬 곱셈으로 구성되며, 이는 고등학교 대수학에서 배운 내용과 유사.
문제: 문제는 전력 소비를 줄이면서도 가능한 한 빨리 큰 행렬 곱셈을 실행하는 것.
3. CPU의 작동 방식
CPU 아키텍처: 범용 프로세서로, von Neumann 아키텍처를 기반으로 설계됨.
장점: 유연성으로 인해 다양한 소프트웨어와 애플리케이션을 지원 가능.
단점: 메모리 접근의 빈도와 병목 현상으로 인해 대규모 신경망 계산에서 비효율적.
4. GPU의 작동 방식
GPU 아키텍처: 수천 개의 ALU(산술 논리 장치)를 포함하여 대규모 병렬 처리 가능.
장점: 신경망의 행렬 곱셈과 같은 병렬 처리가 필요한 작업에서 높은 처리량 제공.
단점: 여전히 범용 프로세서이므로 메모리 접근의 빈도와 복잡한 배선이 필요.
5. TPU의 작동 방식
특화된 아키텍처: TPU는 신경망 작업 부하에 특화된 도메인별 아키텍처로 설계됨.
장점: von Neumann 병목 현상을 크게 줄이고, 수축기 배열 아키텍처를 통해 메모리 접근 없이 대규모 행렬 연산 수행.
효율성: 더 적은 전력 소비와 더 작은 설치 공간에서 높은 컴퓨팅 처리량 달성.
참고
6. TPU의 주요 기능
확장성: TPU Pod를 통해 여러 TPU를 클러스터링하여 대규모 분산 학습 가능.
다기능성: TensorFlow, PyTorch, JAX와 같은 주요 AI 프레임워크와 통합 가능.
통합성: Google Kubernetes Engine(GKE) 및 Vertex AI와의 통합으로 관리형 AI 플랫폼 제공.
7. TPU의 비용 절감 효과
비용 효율성: TPU 아키텍처를 통해 신경망 교육과 추론에 대한 비용이 크게 절감됨.
비교: Cloud TPU v2를 사용한 교육 비용은 비 TPU 프로세서 대비 약 1/5 수준으로 저렴.
8. 구글 TPU 주요 사용 사례
대규모 언어 모델(LLM): 챗봇, 코드 생성, 추천 엔진 등.
의료: 단백질 접힘 모델링, 신약 개발.
컴퓨터 비전 및 NLP: 이미지 인식, 텍스트 생성 등.
9. 구글 TPU 구매 비용 구조
시간당 요금: 사용된 TPU의 시간에 따라 청구되며, TPU의 세대, 수, 사용 방식에 따라 비용이 달라짐.
비용 최적화: TPU Pod 및 GKE와의 통합으로 대규모 워크로드의 비용 효율성 극대화.
10. 구글 TPU v5p, v5e 가격
※ 모든 TPU 가격 측정은 6. 구글 TPU 구매 비용 구조에 따름.
| Cloud TPU v5p | 시간당-가격 |
|---|---|
| 평가판 (USD) | $ 4.2000 |
| 1년 약정(USD) | $ 2.9400 |
| 3년 약정(USD) | $ 1.8900 |
| Cloud TPU v5e | 시간당-가격 |
|---|---|
| 평가판 (USD) | $ 1.2000 |
| 1년 약정(USD) | $ 0.9400 |
| 3년 약정(USD) | $ 0.5400 |
리전별 가격 및 수수료 포함한 월별 TPU 비용 예측 →
11. 구글 TPU와 GPU 비교
GPU: 원래 그래픽 처리용으로 설계된 병렬 처리 장치로, AI 연산에도 강점이 있음.
TPU: AI/ML 작업에 최적화된 ASIC으로, 특히 행렬 곱셈 등 신경망 연산에 최적화됨.
12. 구글 TPU: 장점과 단점
장점: 고성능, 대규모 분산 학습 지원, Google 클라우드 인프라와의 원활한 통합.
단점: 사용 및 최적화에 대한 학습 곡선이 필요하며, 특정 프레임워크(TensorFlow)에 종속적일 수 있음.
구글 TPU 6세대: Trillium
1. 트릴리움 TPU 소개
↳ Google Cloud TPU의 여섯 번째 세대인 트릴리움 TPU를 발표.(최신)
목표: 가장 성능이 뛰어나고 에너지 효율적인 TPU로서, AI 모델 학습 및 추론을 가속화하고 비용을 절감.
배경: 트릴리움 TPU는 기존 TPU v5e보다 4.7배 더 높은 성능을 제공하며, 메모리와 대역폭이 두 배 증가.
2. 트릴리움 TPU의 주요 기술적 특징
성능 향상: 트릴리움 TPU는 칩당 성능이 4.7배 증가했으며, 고속의 행렬 곱셈 유닛(MXU)을 확장하고 클럭 속도를 증가시켜 높은 성능을 달성.
메모리와 대역폭: 고대역폭 메모리(HBM)의 용량과 대역폭이 두 배로 증가해 더 큰 모델과 더 많은 데이터 캐시를 처리 가능.
SparseCore: 초대형 임베딩 처리를 위한 3세대 SparseCore가 포함되어 있으며, 추천 시스템과 같은 작업에서 성능을 극대화.
3. 트릴리움 TPU의 확장성
Pod 확장: 트릴리움 TPU는 256개의 TPU를 하나의 고대역폭, 저지연 Pod로 연결 가능.
데이터센터 확장: Multislice 기술과 Titanium IPU를 활용하여 수천 개의 칩을 연결, 건물 규모의 슈퍼컴퓨터로 확장 가능.
4. AI Hypercomputer와 트릴리움 TPU
AI 하이퍼 컴퓨터: 트릴리움 TPU는 Google Cloud의 AI 하이퍼 컴퓨터의 핵심 구성 요소로, 고성능 AI 작업을 지원하는 초고속 슈퍼컴퓨터 구조.
오픈소스 지원: JAX, PyTorch/XLA, Keras 3 등 오픈소스 라이브러리를 지원하여 개발자들에게 최적의 환경 제공.
유연한 소비 모델: Dynamic Workload Scheduler를 통해 AI/ML 리소스 접근과 비용 최적화 가능.
5. 실제 활용 사례
기업 사례: 트릴리움 TPU를 활용한 Nuro(로봇 공학), Deep Genomics(신약 개발), Deloitte(비즈니스 AI 변혁) 등의 사례.
Lightricks: 트릴리움 TPU를 사용해 텍스트-비디오 모델 학습 속도를 4.7배 향상시키며, AI 하이퍼 컴퓨터의 효율성도 크게 향상됨.
6. 미래 전망
차세대 AI 모델: 트릴리움 TPU는 다음 세대의 AI 모델과 에이전트를 지원하여, 더 빠르고 효율적인 학습 및 추론을 가능하게 함.
기대 효과: 트릴리움 TPU는 AI 연구와 개발에 혁신적인 변화를 가져올 것이며, Google Cloud를 통해 배포될 예정.
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