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구글 Cloud TPU v3
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- 2019.01.29 - 17:16 2019.01.28 - 11:18 1517 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
Edge TPU
구글은 TPU 를 클라우드 뿐 아니라, 개별 단말에서도 사용할 수 있도록 유닛화하여 판매할 계획인 듯.
명칭은 엣지 TPU.
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 CoreML frameworks TensorFlow Lite, NN API TensorFlow, scikit-learn,XGBoost, KerasHardware 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
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