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  • 세상의 모든 계산기 자유(질문) 게시판
    • 세상의 모든 계산기 자유(질문) 게시판 일반

    • 알파고에 사용된 것은 GPU 가 아니라 TPU?

    • Profile
      • 세상의모든계산기
        *.249.82.118
      • 2017.04.11 - 15:57 2016.05.23 - 14:16  891  5

    출처 : https://cloudplatform.googleblog.com/2016/05/Google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip.html

    Tensor Processing Unit board

     

     

    Server racks with TPUs used in the AlphaGo matches with Lee Sedol

     

    1. 이세돌과의 대국에서 승리를 확정했던 3국의 기보가 붙어있네요. (4국이었다면 좀 더 인간적?이었을 것 같기도 하고...)
    2. 기존에 알려졌던 것과 달리, 알파고 AI(Tensorflow) 구현에 있어 GPU(범용 칩)이 아닌 주문형 반도체인 ASIC 칩을 사용한 것 같습니다. (이건 확실치 않습니다)
    3. 그림상 하나의 M/B 에 4개의 검정 케이블이 바로 TPU와 M/B 를 연결하기 위한 PCIE extension 케이블인 것으로 보입니다.
    4. 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.
    5. 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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    이 게시물을..
    • 세상의모든계산기 세상의모든계산기 Lv. 25

      계산기는 거들 뿐
      혹은
      계산기를 거들 뿐

    • 불티 움직임 시뮬레이션 (html5)세상의모든계산기

     댓글 5

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      • 세상의모든계산기 (*.165.6.43) 2016.05.23 16:37 #comment_18200

        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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        댓글
      • Profile
      • 세상의모든계산기 (*.165.6.43) 2016.05.25 01:27 #comment_18217

        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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        댓글
      • Profile
      • 세상의모든계산기 (*.165.6.43) 2017.04.06 20:36 #comment_19820
        추가 트윗
        https://twitter.com/nachocoloma/status/849705676079235072

        "TPUs are 15x to 30x faster than GPUs, and deliver 30x to 80x better performance per Watt"
        0
        댓글
      • Profile
      • 세상의모든계산기 (*.165.6.43) 2017.03.23 13:13 #comment_19727

        그런데... 

        딥러닝(학습) 과정과 학습한 결과물을 실전에 적용하는 과정을 완전 분리할 수 있고, 
        이 거대한 하드웨어의 대부분이 학습을 위한 것이라고 (가!정!)한다면...

        알파고의 결과물만을 돌리는 머쉰은 그렇게 클 필요가 없을지도 모르겠습니다.

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        댓글
      • Profile
      • 세상의모든계산기 (*.165.6.43) 2017.04.11 15:57 #comment_19847

        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)

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    • 866 일반   불티 움직임 시뮬레이션 (html5)
    • 세상의모든계산기 2025.01.18 - 08:54  59
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    • 조니 2025.01.16 - 22:24  80 2
    • 안녕하세요. 세모계님 요새 자꾸 막히는게 많이 나와서 질문을 좀 많이 드리네요. 이번 경우도 혹시 해결이 가능할까 해서 여쭤 봅니다. 계산을 해보니 45도 기준 둔각이냐 예각이냐에 따라서 결과 값이 조금 다르게 나타납니다. 예시는 SIN 기준으로 적어놨는데요. 요점은 각도에 상관 없이 SIN을 COS으로, COS을 SIN으로 변환할 수 있는 방법이 있는지를 여쭤 봅니다. sin과 cos간의 변환을 지금까지는 추측으로 입력을 해보고 true가 나오는지 여부로 확인을 하고 있습니다만 이게 조금 복잡해서 금방 계산이 어렵네요. 늘 감사드립니다.
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