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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 1308 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
2번 사진 3개 사진 공통적으로 구석(corner) 에 증상이 있다는 특징이 있네요. 영상 찾아보니 이 가능성이 가장 높은 듯 합니다. https://www.youtube.com/watch?v=zxRBohepzwc ㄴ Liquid Crystal Leakage (액정 누설). ㄴ 손으로 밀어내니 주변으로 밀려나네요. 그래서 점으로 보이기도 하구요. 2025 10.29 500! 의 십진수 근사값 확인 500! = 1.22013682599111006870123878542304692625357434280319284219241358838 × 10^(1134) (참값, 울프람 알파) 2025 10.29 관련 라이브러리 https://allcalc.org/56263 sgn(x) 내장된 부호 함수(signum function)와 달리, 이 함수의 sgn(0)은 0을 반환합니다. 2025 10.29 라이브러리로 사용할 수 있습니다. (제작자 추천) 1. mylib 폴더에 넣기 2. Actions ➡️ library ➡️ refresh libraries 실행 하기 2025 10.29 ChatGPT-5 기호(÷, /, :) 자체는 의미적으로 같은 “나눗셈”을 뜻하지만, 문맥(사람이 쓰는 수학 vs 컴퓨터/프로그래밍)에 따라 해석 우선순위가 달라질 수 있습니다. 🔹 1️⃣ 전통 수학 표기 — ÷, /, : 수학 교과서, 논문, 일반 문서 등에서는 셋 다 의미적으로 “나누기”로 간주됩니다. 즉, 48÷2(9+3), 48/2(9+3), 48:2(9+3) 은 같은 의미로 받아들여야 합니다. 모두 사람의 수학 관행적 해석이 적용되어 48 ÷ 2 × (9+3) = 288 로 처리되죠. 즉, 기호가 바뀌어도 결과는 바뀌지 않습니다. 🔹 2️⃣ 컴퓨터·프로그래밍 문맥에서 / 사용 시 컴퓨터는 “생략된 곱셈(implicit multiplication)”을 따로 구분하지 못합니다. 따라서 다음 두 식은 완전히 다르게 인식됩니다. 표현 파이썬 등에서 해석 결과 48 / 2*(9+3) ((48 / 2) * (9+3)) 288 48 / 2(9+3) ❌ 문법 오류 (생략된 곱셈 인식 불가) — 즉, 컴퓨터 언어에서는 생략된 곱셈이 허용되지 않기 때문에, /는 반드시 명시적 *와 함께 써야 합니다. 🔹 3️⃣ “:” 기호의 경우 현대 수학에서는 “비율”을 나타내는 기호로 쓰입니다. a:b = \frac{a}{b} 따라서 (27 : 3(1+2)3) 같은 표현은 모호하거나 비표준적으로 간주됩니다. 대부분의 경우 계산기로는 입력 자체가 불가능합니다. ✅ 정리 기호 의미 결과 변화 주로 쓰이는 문맥 ÷ 나누기 없음 초중등 수학, 일반 표기 / 나누기 없음 (단, 프로그래밍에서는 생략 곱 불허) 수학/컴퓨터 : 비율 (또는 나누기 의미로 혼용) 보통 계산식에서는 사용 안 함 비, 비율 표기 🔹 결론 48 ÷ 2(9+3), 48/2(9+3), 48:2(9+3) 는 “수학적 의미”로는 동일하게 81로 해석됩니다. 하지만 프로그래밍이나 수식 파서(context) 에서는 /만 유효하고, 생략된 곱은 허용되지 않으며, :는 아예 다른 의미(비율)로 인식됩니다. 2025 10.28