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Minigo on Google Edge TPU
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- 2019.12.06 - 10:41 2019.12.06 - 09:59 3105 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.
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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
아 그렇네요. 감사합니다. ^^ 2026 04.28 정적분 구간에 미지수가 있고, solve 를 사용할 수 없을 때 그 값을 확인하려면? https://allcalc.org/57087 `SOLVE` 기능 내에 `∫(적분)` 기호를 사용할 수 없을 때 뉴튼-랩슨법을 직접 사용하는 방법 2026 04.15 뉴턴-랩슨 적분 방정식 시각화 v1.0 body { font-family: 'Pretendard', -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Helvetica, Arial, sans-serif; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; background: #f8f9fa; padding: 40px 20px; margin: 0; color: #333; } .container { background: white; padding: 40px; border-radius: 20px; box-shadow: 0 15px 35px rgba(0,0,0,0.08); max-width: 900px; width: 100%; } header { border-bottom: 2px solid #f1f3f4; margin-bottom: 30px; padding-bottom: 20px; } h1 { color: #1a73e8; margin: 0 0 10px 0; font-size: 1.8em; } p.subtitle { color: #5f6368; margin: 0; font-size: 1.1em; } .equation-box { background: #f1f3f4; padding: 15px; border-radius: 10px; text-align: center; margin-bottom: 30px; font-size: 1.3em; } canvas { border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 12px; background: #fff; width: 100%; height: auto; display: block; } .controls { margin-top: 30px; display: flex; gap: 15px; align-items: center; justify-content: center; flex-wrap: wrap; } button { padding: 12px 25px; border: none; border-radius: 8px; background: #1a73e8; color: white; cursor: pointer; font-weight: 600; font-size: 1em; transition: all 0.2s; box-shadow: 0 2px 5px rgba(26,115,232,0.3); } button:hover { background: #1557b0; transform: translateY(-1px); box-shadow: 0 4px 8px rgba(26,115,232,0.4); } button:active { transform: translateY(0); } button.secondary { background: #5f6368; box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.2); } button.secondary:hover { background: #4a4e52; } .status-badge { background: #e8f0fe; color: #1967d2; padding: 8px 15px; border-radius: 20px; font-weight: bold; font-size: 0.9em; } .explanation { margin-top: 40px; padding: 25px; background: #fff8e1; border-left: 5px solid #ffc107; border-radius: 8px; line-height: 1.8; } .explanation h3 { margin-top: 0; color: #856404; } .math-symbol { font-family: 'Times New Roman', serif; font-style: italic; font-weight: bold; color: #d93025; } .code-snippet { background: #202124; color: #e8eaed; padding: 2px 6px; border-radius: 4px; font-family: monospace; } 📊 Newton-Raphson 적분 방정식 시뮬레이터 미분적분학의 기본 정리(FTC)를 이용한 수치해석 시각화 목표 방정식: ∫₀ᴬ (2√x) dx = 20 을 만족하는 A를 찾아라! 계산 시작 (A 추적) 초기화 현재 반복: 0회 💡 시각적 동작 원리 (Newton-Raphson & FTC) Step 1 (오차 측정): 현재 A까지 쌓인 파란색 면적이 목표치(20)와 얼마나 차이나는지 계산합니다. Step 2 (FTC의 마법): 면적의 변화율(미분)은 그 지점의 그래프 높이 f(A)와 같습니다. Step 3 (보정): 다음 A = 현재 A - (면적 오차 / 현재 높이) 공식을 사용하여 A를 이동시킵니다. 결론: 오차를 현재 높이로 나누면, 오차를 메우기 위해 필요한 가로 길이(ΔA)가 나옵니다. 이 과정을 반복하면 정답에 도달합니다! const canvas = document.getElementById('graphCanvas'); const ctx = canvas.getContext('2d'); const iterText = document.getElementById('iterText'); // 수학 설정 const targetArea = 20; const f = (x) => Math.sqrt(x) * 2; // 피적분 함수 f(x) = 2√x const F = (x) => (4/3) * Math.pow(x, 1.5); // 정적분 결과 F(x) = ∫ 2√x dx = 4/3 * x^(3/2) let A = 1.5; // 초기값 let iteration = 0; let animating = false; // 그래프 드로잉 설정 const scale = 50; const offsetX = 60; const offsetY = 380; function drawGrid() { ctx.strokeStyle = '#f1f3f4'; ctx.lineWidth = 1; ctx.beginPath(); for(let i=0; i 2026 04.11 참값 : A = ±2√5 근사값 : A≈±4.472135954999579392818347 2026 04.10 fx-570 ES 입력 결과 초기값 입력 반복 수식 입력 반복 결과 2026 04.10