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구글 Cloud TPU v3
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- 2019.01.29 - 17:16 2019.01.28 - 11:18 1697 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
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설명서 : https://www.casio.com/content/dam/casio/global/support/manuals/calculators/pdf/2022/f/fx-9910CW_EN.pdf 2026 01.02 참고 : 라플라스 해법 1- 문제풀이의 개요 [출처] 라플라스 해법 1- 문제풀이의 개요|작성자 공학 엔지니어 지망생 https://blog.naver.com/hgengineer/220380176222 2026 01.01 3×3 이상인 행렬의 행렬식 determinant https://allcalc.org/50536 2025 12.30 답에 이상한 숫자 14.2857142857가 들어간 것은 조건식에 소숫점(.) 이 들어가 있기 때문에 발생한 현상이구요. 100÷7 = 14.285714285714285714285714285714 소숫점 없이 분수로 식이 주어졌을 때와 결과적으로는 동일합니다. 2025 12.30 그럼 해가 무한히 많은지 아닌지 어떻게 아느냐? 고등학교 수학 교과과정에 나오는 행렬의 판별식(d, determinant)을 이용하면 알 수 있습니다. ㄴ 고교과정에서는 2x2 행렬만 다루던가요? 연립방정식의 계수들로 행렬을 만들고 그 행렬식(determinant)을 계산하여야 합니다. 행렬식이 d≠0 이면 유일한 해가 존재하고, d=0 이면 해가 없거나 무수히 많습니다. * 정상적인 경우 (`2y + 8z = 115`)의 계수 행렬: 1 | 1 1 0 | 2 | 1 0 -3.5 | 3 | 0 2 8 | 행렬식 값 = 1(0 - (-7)) - 1(8 - 0) = 7 - 8 = -1 (0이 아니므로 유일한 해 존재) * 문제가 된 경우 (`2y + 7z = 100`)의 계수 행렬: 1 | 1 1 0 | 2 | 1 0 -3.5 | 3 | 0 2 7 | 행렬식 값 = 1(0 - (-7)) - 1(7 - 0) = 7 - 7 = 0 (0이므로 유일한 해가 존재하지 않음) 2025 12.30