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알파고 2.0 ??
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- 2022.12.02 - 12:36 2017.05.25 - 21:40 1460 13
1. 경향신문 기사 中
작년 3월 이세돌 대국 당시 알파고는 구글이 개발한 AI용 칩인 ‘TPU’ 50개를 동원하는 등 대규모 전산 설비를 썼지만, 올해에는 TPU 4개를 얹은 산업용 컴퓨터(machine) 1대만 썼다.
원문보기:
http://news.khan.co.kr/kh_news/khan_art_view.html?artid=201705251847001&code=970204&nv=stand&utm_source=naver&utm_medium=newsstand&utm_campaign=row1_4#csidx014b2a168e8fece83d99057dbfba69d
2. 블로터 기사 中
이세돌 9단과 대국한 알파고는 구글 클라우드 상 50개의 TPU(Tensor Processing Unit)를 사용했다. TPU는 구글이 머신러닝을 위해 특별히 제작한 처리장치다. 1초에 50개의 수와 10만개의 형태를 탐색할 수 있었다. 현재 커제 9단과 대국 중인 알파고는 ‘알파고 마스터’라고 불리는 버전이다. 이번 구글 I/O 에서 공개된 단일 TPU 머신을 사용하며 2016년 버전 대비 10분의 1의 컴퓨팅 파워를 사용하면서도 더 빨리 계산한다.
http://www.bloter.net/archives/280664
3. NEXTPLATFORM - TPU2에 대한 기사 中
Google’s first generation TPU consumed 40 watts at load while performing 16-bit integer matrix multiplies at a rate of 23 TOPS. Google doubled that operational speed to 45 TFLOPS for TPU2 while increasing the computational complexity by upgrading to 16-bit floating point operations. A rough rule of thumb says that is at least two doublings of power consumption – TPU2 must consume at least 160 watts if it does nothing else other than double the speed and move to FP16. The heat sink size hints at much higher power consumption, somewhere above 200 watts.
https://www.nextplatform.com/2017/05/22/hood-googles-tpu2-machine-learning-clusters/
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세상의모든계산기
In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit ™
https://drive.google.com/file/d/0Bx4hafXDDq2EMzRNcy1vSUxtcEk/view
※ 이 논문은 TPU2 가 아닌 TPU(1세대) 을 대상으로 작성된 논문입니다.
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세상의모든계산기
NVIDIA V100
출처 : https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/inside-volta/?ncid=so-fac-vt-13920
Tesla V100 delivers industry-leading floating-point and integer performance. Peak computation rates (based on GPU Boost clock rate) are:
7.5 TFLOP/s of double precision floating-point (FP64) performance;
15 TFLOP/s of single precision (FP32) performance;
120 Tensor TFLOP/s of mixed-precision matrix-multiply-and-accumulate.
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세상의모든계산기
팩트 정리를 해 보면...
1. 돌파고의 TPU는 TPU1 으로 불림2. 커파고의 TPU는 TPU2 로 불림
(칩을 TPU2 Chip 으로 부르기도 하는 듯)3. TPU2 모듈 1개는 TPU2코어 4개로 구성
4. TPU2 모듈의 성능 = 45테라플롭스/개*4개 = 180테라플롭스 (
5. https://www.tensorflow.org/tfrc/ 구글 텐서 크라우드?는 100개의 TPU2 모듈로 구성
각각의 TPU2 칩은 두개의 BlueLink 25GB/s 케이블로 연결 -
세상의모든계산기
추정
CPU 종류와 그 비율
출처 : https://www.nextplatform.com/2017/05/22/hood-googles-tpu2-machine-learning-clusters/
We believe that Google connected each CPU board to exactly one TPU2 board using both OPA cables to achieve 25 GB/s aggregate bandwidth. This one-to-one connectivity answers a key question for TPU2 – Google designed the TPU2 stamp with a 2:1 ratio of TPU2 chips to Xeon sockets. That is, four TPU2 chips for every dual-socket Xeon server.> 클라우드가 아닌 싱글머쉰에서 알파고가 돌아갔다면 제온 2소켓 보드 + TPU2 모듈*1개 구성이 맞는 듯
> CPU는 구글 문서에 나온대로 INTEL XEON E5-2699v3 인것 같음. 실질적 계산 역할은 그리 크지 않은 듯.
(seldom 하게 2.3GHz 이외 클럭으로 동작)> 전력소모는 구글 문서에 나온대로 TDP 861W, IDLE 290W, BUSY 384W (싱글머쉰 기준) 이 맞는 듯
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
진짜 색약 안경은 비싸서 살 생각은 없고, 알리에서 싸구려 구매해서 테스트 해 봤습니다. 프로그램과 비슷한 효과가 있고, (프로그램과 비교해서) 알리 싸구려 렌즈가 - 숫자 구분이 아주 약간 더 잘 되고 - 붉은 색상이 더 밝습니다. 채도가 높다고 해야하는 것 같네요. 주의할 점은 알리 색약 안경은 일상용으로는 절대 사용 불가입니다. - 내부 빛반사 방지 코팅이 없어서 내 눈알이 렌즈에 비치고, 그래서 실제로 보여야 할 것과 섞여 보입니다. - 필터 코팅도 최악이라서 중심부(=마젠타) 주변부(=노랑)으로 서로 다르게 색이 들어옵니다. 전반적으로 그라데이션 발생. - 외부에서 봤을 때 렌즈색이 튀기 때문에, 티가 많이 납니다. - 색 구분 면에서는 도움이 될 수도 있지만, 녹색(특정 파장)이 차단되어 LED 신호등의 녹색이 잘 안보일 수 있습니다. 2025 12.24 교점이 2개 이상일때 모든 값을 구하는 법 계산기마다 가능/불가능이 갈릴 수도 있습니다. ㄴ fx-570 의 solve 는 무조건 한번에 하나씩 찾습니다. 따라서, 2차 3차 방정식처럼 규격화된 수식은 solve 대신 EQN 모드에서 답을 구하는게 좋습니다. ㄴ TI-nspire 같은 CAS 계산기의 solve 는 수식에 따라서 여러개가 한꺼번에 찾아지기도 합니다. https://allcalc.org/3448 ㄴ fx-9860G 의 solve는 무조건 1개, solveN 는 수식에 따라 여러개가 찾아질 수 있습니다. https://allcalc.org:443/board_casio/6005#comment_15889 가능하다면, 불확실할때는 그래프로 확인하세요. 2025 12.16 T가 410인 해를 찾는 방법 -> 초기값을 입력하세요. [공학용 계산기] 공학용 계산기의 꽃? solve (솔브) 기능 이해하기 (Newton-Raphson 법, 뉴튼법) https://allcalc.org/11532 2025 12.16 참고 - [공학용 계산기] 정적분 계산 속도 벤치마크 비교 https://allcalc.org/9677 2025 12.11 다른 계산기의 경우와 비교 1. TI-nspire CAS ㄴ CAS 계산기는 가능한 경우 부정적분을 먼저하고, 그 값에 구간을 대입해 최종값을 얻습니다. ㄴ 부정적분이 불가능할 때는 수치해석적 방법을 시도합니다. 2. CASIO fx-991 ES Plus ㄴ CASIO 계산기의 경우, 적분할 함수에 따라 시간이 달라지는 것으로 알고 있는데, 정밀도를 확보할 별도의 알고리즘을 채택하고 있는 것이 아닐까 생각되네요. 2025 12.11