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알파고 2.0 ??
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- 2022.12.02 - 12:36 2017.05.25 - 21:40 1227 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
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