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by OrangeDay

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Minigo on Google Edge TPU

- 세상의모든계산기
- 2019.12.06 - 10:41 2019.12.06 - 09:59 1090 2

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.

이 게시물을..

(복잡한 다항식 수식에서) 계산기 내부 유효 자릿수에 따른 approx() 오차세상의모든계산기

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세상의모든계산기
계산기는 거들 뿐
혹은
계산기를 거들 뿐

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세상의모든계산기
2019.12.06 - 10:26 2019.12.06 - 10:24 #28629
USB Accelerator

https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/

USB 3.1

LINUX System 필요

Power Consumption : 5V * 900mA(Max) = 4.5Watt
댓글
0

세상의모든계산기
2019.12.06 - 10:44 2019.12.06 - 10:41 #28633

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.

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(복잡한 다항식 수식에서) 계산기 내부 유효 자릿수에 따른 approx() 오차
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