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Minigo on Google Edge TPU
https://github.com/tensorflow/minigo/issues/824
오래된(2019년 5월~6월) 얘기긴 한데 오랫만에 찾아봐서 이제서야 올려보네요.
시판중인 구글 Edge TPU를 이용해 텐서플로우를 사용하는 미니고가 돌아간다는 얘기구요.
오리지널 미니고 엔진이 그대로 돌아가는 것은 아니고 FP->Integer 로 컨버팅하긴 해야한다는데 뭐 어려운 것은 아닌 것 같구요.
(그렇다고 릴라제로가 돌아가거나 하진 않습니다.)
GPU와 비교
Full size model (19 trunk layers, 256 filter width):
- GPU: inference for one position takes 14ms.
- Edge TPU: inference for one position takes 38ms.
With 15 trunk layers, 160 filter width:
- GPU: one position takes 5.1ms.
- Edge TPU: one position takes 6.7ms.
With 19 trunk layers, 128 filter width:
- GPU: one position takes 3.8ms.
- Edge TPU: one position takes 4.0ms.
GPU 모델은 NVIDIA Quadro M2000 (대략 $400) 이고, TPU는 Dev Board인지 Accelerator인지 모르겠습니다(뭐든 상관이 없으려나요?) 비교성능상 비슷한데, 상황(세팅)에 따라 우위가 왔다갔다 하는 정도인 듯 합니다.
그와 관련된 (따라해 볼 수 있는) Guide 사이트도 있으니 참고하시구요.
https://coral.ai/projects/minigo
Run multiple models with multiple Edge TPUs 도 가능하다니...
https://coral.ai/docs/edgetpu/multiple-edgetpu/
미니고에도 적용할 수 있다면 상당한 바둑 AI머쉰이 탄생할 수도 있겠네요.
댓글2
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세상의모든계산기
NVIDIA Quadro M2000 관련하여서는 일반유저가 사용하는 GPU(GTX, RTX 등등) 와 비교 데이터가 없어서 직접 비교가 어렵네요.

ㄴ 출처 : https://techgage.com/article/nvidia-quadro-m2000-workstation-graphics-card-review/2/Autodesk 3ds Max 2016에서는 Geforce TITAN X(12GB) 의 1/3 수준성능을 보여주네요.

세상의모든계산기 님의 최근 댓글
감사합니다. 주말 잘 보내세요. 2026 03.06 [fx-570 ES] 과학 상수를 이용한 계산에서 에러 발생 상황 https://kin.naver.com/qna/detail.naver?d1id=11&dirId=1118&docId=492235162&page=1&answerNo=1 vs 2026 03.01 과학상수를 이용한 계산 중 자릿수 한계로 인한 에러 발생 가능성 https://allcalc.org:443/board_calculators/6925#comment_57029 2026 03.01 기본 어댑터 MODEL : AD0301-1202500GB INPUT : 100~240V, 50~60Hz, 0.8A Max OUTPUT : 12.0V, 2.5A, 30.0W ㄴ 측정시 플러그 외경/내경 : 5.5mm / 2mm 2026 02.15 엑셀 파일로 만드니 전체 160~200MB 정도 나옵니다. 읽고 / 저장하는데 한참 걸리네요. 컴 사양을 좀 탈 것 같습니다. -> 엑셀/한셀에서 읽히지만, 구글 스프레드시트에서는 열리지 않네요. 100만 개 단위로 끊어서 20MB 정도로 분할해 저장하는 편이 오히려 속 편할 것 같습니다. -> 이건 구글 스프레드시트에서도 열리긴 하네요. (약간 버퍼링?이 있습니다) 2026 02.10