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    • 구글 Cloud TPU v3

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      • 세상의모든계산기
      • 2019.01.29 - 17:16 2019.01.28 - 11:18 4862 2

    1. TPU v3

    3세대 프로세서(processor)는 2세대(v2)에 비해 2배 빨라짐. 
    pod 당 칩 개수는 4배 증가. pod 단위로 비교하면 8배(=2*4) 빨라짐.
    https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_processing_unit


    ㄴ 1년마다 버전 업?

     

    2. Pod ? Board(X)

    Board는 TPU 프로세서가 박힌 기판(1. 사진참고)

    Shelf 는 사진상 하나의 층이라고 보면 될 듯

    Rack 은 Shelves 의 묶음 (프레임, 전원, 쿨러 등 포함)


    ㄴ V3(우)는 수냉식 채용(아래 저것은 물통인가? 펌프인가?)

    Pod는 Rack 의 묶음


    ㄴ 상단(v2 pod=4 Racks) 하단(Cloud TPUv3 pod=8 Racks)

    이상 사진 출처 : https://www.nextplatform.com/2018/05/10/tearing-apart-googles-tpu-3-0-ai-coprocessor/

     

    3. 가격은?

      기본 선점형
    단일 TPU v2 4.5$/(1TPU*시간) 1.35$/(1TPU*시간)
    단일 TPU v3(베타) 8$/(1TPU*시간) 2.4$/(1TPU*시간)
    TPU v2*32 24$/(슬라이스*시간)  
    TPU v2*512 384$/(슬라이스*시간)  

    * 출처 : https://cloud.google.com/tpu/docs/pricing?hl=ko

    * 선점형 : 문구는 더 강력할 것 같지만 반대인 건가? Cloud TPU가 다른 작업을 위해 리소스에 액세스할 경우 언제든지 종료(선점)할 수 있는 TPU. (할당량은 선점형이 더 많긴 한데...)

    * VM instance 가격은 별도임. 

    * 1초 단위로 청구

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    • 세상의모든계산기 25
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    댓글2

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      세상의모든계산기
      2019.01.28 - 13:12 2019.01.28 - 12:56 #25716

      Edge TPU

      구글은 TPU 를 클라우드 뿐 아니라, 개별 단말에서도 사용할 수 있도록 유닛화하여 판매할 계획인 듯.
      명칭은 엣지 TPU.

      AI at the edge

      https://cloud.google.com/edge-tpu/

      단말이라고 하지만 PC를 위한 것은 아닌 것 같고 IoT 기기를 위한 것으로 보임. 
      데이터 학습등은 cloud에서 하고, 실시간 적용은 말단에서?

       

       
      Edge
      (Devices/nodes, Gateways, Servers)
      Google Cloud
      Tasks ML inference ML training and inference
      Software, services Cloud IoT Edge, Linux OS
      Cloud ML Engine, Kubernetes Engine, Compute Engine, Cloud IoT Core
      ML frameworks TensorFlow Lite, NN API
      TensorFlow, scikit-learn,
      XGBoost, Keras
      Hardware accelerators Edge TPU, GPU, CPU Cloud TPU, GPU, and CPU

      Edge TPU features

      This ASIC is the first step in a roadmap that will leverage Google's AI expertise to follow and reflect in hardware the rapid evolution of AI.

      Type Inference Accelerator
      Performance Example Edge TPU enables users to concurrently execute multiple state-of-the-art AI models per frame, on a high-resolution video, at 30 frames per second, in a power-efficient manner.
      Numerics Int8, Int16
      IO Interface PCIe, USB

       

      댓글
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      세상의모든계산기
      2019.01.28 - 13:11 #25719

      How Cloud IoT Edge works

      IoT Edge Module artwork
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