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알파고에 사용된 것은 GPU 가 아니라 TPU?
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- 2017.04.11 - 15:57 2016.05.23 - 14:16 1321 5
출처 : https://cloudplatform.googleblog.com/2016/05/Google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip.html
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| Tensor Processing Unit board |
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| Server racks with TPUs used in the AlphaGo matches with Lee Sedol |
- 이세돌과의 대국에서 승리를 확정했던 3국의 기보가 붙어있네요. (4국이었다면 좀 더 인간적?이었을 것 같기도 하고...)
- 기존에 알려졌던 것과 달리, 알파고 AI(Tensorflow) 구현에 있어 GPU(범용 칩)이 아닌 주문형 반도체인 ASIC 칩을 사용한 것 같습니다. (이건 확실치 않습니다)
- 그림상 하나의 M/B 에 4개의 검정 케이블이 바로 TPU와 M/B 를 연결하기 위한 PCIE extension 케이블인 것으로 보입니다.
- 사진상으로는 개별 머쉰이 총 (6*8)-2 = 46 개입니다.
46*4 = 184 인데... 기존에 176개 GPU가 사용되었다고 알려진 것을 생각하면 얼추 맞는 것 같긴 하네요. - 사용된 CPU 갯수도 (기존에 추정되었던 개별 CPU 단위가 아니라) 코어(혹은 쓰레드) 단위일 가능성이 높아 보입니다.
46*12C=552C, 46*24T=1104T. (듀얼이라면, 2208T인데 1920과 얼추 맞는 것 같습니다. 1920=24*2*40)
참고 링크
- http://www.recode.net/2016/5/20/11719392/google-ai-chip-tpu-questions-answers
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댓글5
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세상의모든계산기
월 스트리트 저널 기사 - 링크 : http://www.wsj.com/articles/google-isnt-playing-games-with-new-chip-1463597820 를 읽어보니 GPU 가 이닌 ASIC을 사용한 것이 확실해 보이네요.
When Google’s AlphaGo computer program bested South Korean Go champion Lee Se-dol in March, it took advantage of a secret weapon: a microprocessor chip specially designed by Google.
기사에 따르면 다른 대안(아마도 GPU)보다 전반적으로 10배 빠른 계산이 가능했다는 것 같습니다. (기사에는 MS 도 AI 분야에 FPGA 칩을 사용한다고 합니다. IBM 도 전용 칩을 쓴다고 하구요. 아범이야 뭐 당연한거지만...)
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세상의모든계산기
구글 직원(Solutions Engineer for Google Cloud Platform at Google. Co-organizer @codemotion_es)의 트윗
https://twitter.com/nachocoloma/status/733169977432395776
이로서 확실해졌네요. GPU 는 사용되지 않았습니다. 대신 더 뛰어난 TPU 가 사용되었습니다.
(당분간!) 범용 PC 구성(CPU+GPU)으로 알파고 수준에 도달하기는 쉽지 않겠습니다. 하물며 CPU 만 사용하는 상용 바둑 프로그램으로는...
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세상의모든계산기
TPU의 전성비
출처 : https://cloudplatform.googleblog.com/2017/04/quantifying-the-performance-of-the-TPU-our-first-machine-learning-chip.html
Quantifying the performance of the TPU, our first machine learning chip
Wednesday, April 5, 2017
By Norm Jouppi, Distinguished Hardware Engineer, Google
(503 에러때문에 못본다면 블로그에서 날짜로 찾아보세요)
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
HP-39gII 에 ExistOS 설치하기 https://allcalc.org/38526 2025 11.07 1. 왜 검은색이 아닌 다른 색으로 보일까? (제공된 LUT 필터) 제가 제공해 드린 magenta_lens.cube LUT 필터는 540~560nm(녹색-노란색) 파장대의 색상을 '완전히 제거(검은색으로 만듦)'하는 대신, '다른 색상으로 왜곡/변환'하도록 설계되었습니다. * 원리: LUT(Look-Up Table)는 특정 입력 색상(Input RGB)을 미리 정해진 다른 출력 색상(Output RGB)으로 매핑하는 테이블입니다. 이 LUT는 540~560nm에 해당하는 RGB 값들이 들어오면, 검은색(0, 0, 0)이 아닌, 매우 어둡거나 채도가 낮은 특정 색(예: 어두운 올리브색, 갈색 등)으로 변환하라고 지시합니다. * 의도: * 현실적인 물리 필터 시뮬레이션: 실제 고가의 색약 보정 안경도 특정 파장을 100% 완벽하게 차단하지는 못합니다. 빛의 일부를 흡수하고 일부는 통과시키거나 변환하는데, 이 LUT는 그러한 현실 세계의 필터 효과를 더 비슷하게 흉내 냈을 수 있습니다. * 시각적 정보 유지: 특정 색을 완전히 검게 만들면 그 부분의 형태나 질감 정보가 완전히 사라집니다. 하지만 다른 어두운 색으로 대체하면, 색상 정보는 왜곡되더라도 밝기나 형태 정보는 어느 정도 유지되어 전체적인 이미지가 덜 어색하게 보일 수 있습니다. 결론적으로, 스펙트럼 그림에서 해당 대역의 색이 갑자기 '다른 색으로 툭 바뀌는' 현상은, LUT 필터가 "이 파장대의 색은 앞으로 이 색으로 표시해!"라고 강제적으로 지시한 결과이며, 이것이 바로 이 필터가 작동하는 방식 그 자체입니다. 2. 왜 'Color Vision Helper' 앱은 검은색으로 보일까? 비교하신 'Color Vision Helper' 앱은 노치 필터의 원리를 더 이상적(Ideal)이고 교과서적으로 구현했을 가능성이 높습니다. * 원리: "L-콘과 M-콘의 신호가 겹치는 540~560nm 파장의 빛은 '완전히 차단'되어야 한다"는 개념에 매우 충실한 방식입니다. * 구현: 따라서 해당 파장에 해당하는 색상 정보가 들어오면, 어떠한 타협도 없이 그냥 '검은색(RGB 0, 0, 0)'으로 처리해 버립니다. 이는 "이 파장의 빛은 존재하지 않는 것으로 처리하겠다"는 가장 강력하고 직접적인 표현입니다. 2025 11.06 적용사례 4 - 파장 스펙트럼 https://news.samsungdisplay.com/26683 ㄴ (좌) 연속되는 그라데이션 ➡️ (우) 540 이하 | 구분되는 층(색) | 560 이상 - 겹치는 부분, 즉 540~560 nm 에서 색상이 차단? 변형? 된 것을 확인할 수 있음. 그럼 폰에서 Color Vision Helper 앱으로 보면? ㄴ 540~560 nm 대역이 검은 띠로 표시됨. 완전 차단됨을 의미 2025 11.05 빨간 셀로판지로도 이시하라 테스트 같은 숫자 구분에서는 유사한 효과를 낼 수 있다고 합니다. 색상이 다양하다면 빨강이나, 노랑, 주황 등도 테스트해보면 재밌겠네요. 2025 11.05 안드로이드 앱 - "Color Vision Helper" 다운받아 본문 내용을 카메라로 찍어 보니, 본문 프로그램에서는 애매하게 보이던 부분에서도 구분이 완전 확실하게 되네요. 숫자 구분 능력 & 편의성 면에서 압도적이라고 할 수 있겠습니다. 2025 11.05