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Minigo on Google Edge TPU
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- 2019.12.06 - 10:41 2019.12.06 - 09:59 1088 2
https://github.com/tensorflow/minigo/issues/824
오래된(2019년 5월~6월) 얘기긴 한데 오랫만에 찾아봐서 이제서야 올려보네요.
시판중인 구글 Edge TPU를 이용해 텐서플로우를 사용하는 미니고가 돌아간다는 얘기구요.
오리지널 미니고 엔진이 그대로 돌아가는 것은 아니고 FP->Integer 로 컨버팅하긴 해야한다는데 뭐 어려운 것은 아닌 것 같구요.
(그렇다고 릴라제로가 돌아가거나 하진 않습니다.)
GPU와 비교
Full size model (19 trunk layers, 256 filter width):
- GPU: inference for one position takes 14ms.
- Edge TPU: inference for one position takes 38ms.
With 15 trunk layers, 160 filter width:
- GPU: one position takes 5.1ms.
- Edge TPU: one position takes 6.7ms.
With 19 trunk layers, 128 filter width:
- GPU: one position takes 3.8ms.
- Edge TPU: one position takes 4.0ms.
GPU 모델은 NVIDIA Quadro M2000 (대략 $400) 이고, TPU는 Dev Board인지 Accelerator인지 모르겠습니다(뭐든 상관이 없으려나요?) 비교성능상 비슷한데, 상황(세팅)에 따라 우위가 왔다갔다 하는 정도인 듯 합니다.
그와 관련된 (따라해 볼 수 있는) Guide 사이트도 있으니 참고하시구요.
https://coral.ai/projects/minigo
Run multiple models with multiple Edge TPUs 도 가능하다니...
https://coral.ai/docs/edgetpu/multiple-edgetpu/
미니고에도 적용할 수 있다면 상당한 바둑 AI머쉰이 탄생할 수도 있겠네요.
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댓글2
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세상의모든계산기
NVIDIA Quadro M2000 관련하여서는 일반유저가 사용하는 GPU(GTX, RTX 등등) 와 비교 데이터가 없어서 직접 비교가 어렵네요.
ㄴ 출처 : https://techgage.com/article/nvidia-quadro-m2000-workstation-graphics-card-review/2/Autodesk 3ds Max 2016에서는 Geforce TITAN X(12GB) 의 1/3 수준성능을 보여주네요.
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
V2 갱신 (nonK / K-Type 통합형) 예전에는 직접 코드작성 + AI 보조 하여 프로그램 만들었었는데, 갈수록 복잡해져서 손 놓고 있었습니다. 이번에 antigravity 설치하고, 테스트 겸 새로 V2를 올렸습니다. 직접 코드작성하는 일은 전혀 없었고, 바이브 코딩으로 전체 작성했습니다. "잘 했다 / 틀렸다 / 계산기와 다르다." "어떤 방향에서 코드 수정해 봐라." AI가 실물 계산기 각정 버튼의 작동 방식에 대한 정확한 이해는 없는 상태라서, V1을 바탕으로 여러차례 수정해야 했습니다만, 예전과 비교하면 일취월장 했고, 훨씬 쉬워졌습니다. 2026 02.04 A) 1*3*5*7*9 = 계산 945 B) √ 12번 누름 ㄴ 12회 해도 되고, 14회 해도 되는데, 횟수 기억해야 함. ㄴ 횟수가 너무 적으면 오차가 커짐 ㄴ 결과가 1에 매우 가까운 숫자라면 된 겁니다. 1.0016740522338 C) - 1 ÷ 5 + 1 = 1.0003348104468 D) × = 을 (n세트) 반복해 입력 ㄴ 여기서 n세트는, B에서 '루트버튼 누른 횟수' 3.9398949655688 빨간 부분 숫자에 오차 있음. (소숫점 둘째 자리 정도까지만 반올림 해서 답안 작성) 참 값 = 3.9362834270354... 2026 02.04 1. 분모 먼저 계산 400 × 10000 = 100 × 6000 = GT 결과값 4,600,000 역수 처리 ÷÷== 결과값 0.00000021739 2. 분자 곱하기 ×3 00 00 00 ×4 00 ×1 00 00 최종 결과 = 2,608,695.65217 2026 02.04 해결 방법 1. t=-1 을 기준으로 그래프를 2개로 나누어 표현 ㄴ 근데 이것도 tstep을 맞추지 않으면 문제가 발생할 것기도 하고, 상관이 없을 것 같기도 하고... 모르겠네요. 2. t=-1 이 직접 계산되도록 tstep을 적절하게 조정 tstep=0.1 tstep=0.01 도 해 보고 싶지만, 구간 크기에 따라 최소 tstep 이 변하는지 여기서는 0.01로 설정해도 0.015로 바뀌어버립니다. 그래서 tstep=0.02 로 하는게 최대한 긴 그래프를 얻을 수 있습니다. 2026 02.02 불연속 그래프 ti-nspire는 수학자처럼 연속적인 선을 그리는 것이 아니라, 정해진 `tstep` 간격으로 점을 찍고 그 점들을 직선으로 연결하는 'connect-the-dots' 방식으로 그래프를 그립니다. 여기에 tstep 간격에 따라 특이점(분모=0)이 제외되어 문제가 나타난 것입니다. seq(−2+0.13*t,t,0,23) {−2.,−1.87,−1.74,−1.61,−1.48,−1.35,−1.22,−1.09,−0.96,−0.83,−0.7,−0.57,−0.44,−0.31,−0.18,−0.05,0.08,0.21,0.34,0.47,0.6,0.73,0.86,0.99} t=-1 에서 그래프를 찾지 않습니다. 그 좌우 값인 −1.09, −0.96 두 값의 그래프값을 찾고, Window 범위를 보고 적당히 (연속되도록) 이어서 그래프를 완성하는 방식입니다. 그래서 t=-1에서도 그래프 값이 존재하는 것입니다. 2026 02.02