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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 1515 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
엑셀 파일로 만드니 전체 160~200MB 정도 나옵니다. 읽고 / 저장하는데 한참 걸리네요. 컴 사양을 좀 탈 것 같습니다. -> 엑셀/한셀에서 읽히지만, 구글 스프레드시트에서는 열리지 않네요. 100만 개 단위로 끊어서 20MB 정도로 분할해 저장하는 편이 오히려 속 편할 것 같습니다. -> 이건 구글 스프레드시트에서도 열리긴 하네요. (약간 버퍼링?이 있습니다) 2026 02.10 엑셀 / 행의 최대 개수, 열의 최대 개수, 셀의 최대 개수 엑셀의 행 개수 제한은 파일 형식에 따라 다르며, 최신 .xlsx 파일 형식은 시트당 최대 1,048,576행까지 지원하지만, 구형 .xls 파일은 65,536행으로 제한됩니다. 따라서 대용량 데이터를 다룰 때는 반드시 최신 파일 형식(.)으로 저장해야 하며, 행과 열의 총 수는 1,048,576행 x 16,384열이 최대입니다. 주요 행 개수 제한 사항: 최신 파일 형식 (.xlsx, .xlsm, .xlsb 등): 시트당 1,048,576행 (2^20). 구형 파일 형식 (.xls): 시트당 65,536행 (2^16). 그 외 알아두면 좋은 점: 최대 행 수: 1,048,576행 (100만여개) 최대 열 수: 16,384열 (XFD) 대용량 데이터 처리: 65,536행을 초과하는 데이터를 다루려면 반드시 .xlsx 형식으로 저장하고 사용해야 합니다. 문제 해결: 데이터가 많아 엑셀이 멈추거나 오류가 발생하면, 불필요한 빈 행을 정리하거나 Inquire 추가 기능을 활용하여 파일을 최적화할 수 있습니다. 2026 02.10 [일반계산기] 매출액 / 원가 / 마진율(=이익율)의 계산. https://allcalc.org/20806 2026 02.08 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