[추가] TPU 와 CPU, GPU, NPU의 차이점

요즘 언급이 많이 되고 있는 TPU입니다. 

본격 TPU에 대해 들어가기 앞서, 각 프로세서의 차이를 좀 더 말해보고자 하는데요.
TPU는 텐서 연산을 가속화하는데 최척화되어있어, 딥러닝 모델 훈련 및 추론에 적합합니다. 즉, 딥러닝만을 생각했을 때 GPU를 대체할만한 것으로 주목받는 셈이죠.

	CPU	GPU	TPU	NPU
주요 용도	범용 컴퓨팅	그래픽 및 병렬 연산	딥러닝 훈련 및 추론	신경망 연산, 엣지 디바이스
처리 방식	직렬 처리	대규모 병렬 처리	텐서 연산에 특화	신경망 연산에 최적화
연산 성능	높은 단일 스레드 성능	대규모 병렬 연산에서 우수	텐서 연산에서 가장 우수	실시간 AI 연산에 적합
전력 효율성	비교적 낮음	중간	매우 높음	매우 높음
적용 분야	운영체제, 일반 프로그램	그래픽, 딥러닝	딥러닝 훈련 및 추론	엣지 컴퓨팅, 스마트폰, 자율주행

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그럼 본격 TPU에 대해 알아보겠습니다. 

TPU(Tensor Processing Unit) 시장에서의 주요 기업으로는 Google과 AWS (Amazon Web Services)가 있습니다. TPU는 주로 AI 모델 훈련과 딥러닝을 위한 전용 프로세서로 사용되며, 대규모 데이터 처리에 특화되어 있습니다.

 

1. TPU (Tensor Processing Unit) 주요 회사

1. Google: TPU는 AI와 딥러닝 연산을 가속화하기 위해 설계된 전용 프로세서로, 특히 TensorFlow와 같은 딥러닝 프레임워크에서 최적화된 성능을 발휘하고 있습니다. 또한, 텐서 연산에 특화되어, 구글 클라우드를 통해 Cloud TPU로 제공되며 대규모 AI 모델 학습 및 추론 작업에서 우수합니다.
2. AWS: AI 연산을 가속화하는 전용 하드웨어인 Inferentia와 Trainium 칩셋을 제공하여, AI 추론 및 딥러닝 모델 학습을 지원하며, Amazon SageMaker와 통합되어 클라우드 기반의 AI 워크로드를 효율적으로 처리하며, 전력 효율성이 뛰어난 인프라를 제공합니다.

 

2. 성장 Driver

1.  Google

① 아키텍처 혁신

• 구글의 TPU는 AI 및 딥러닝 연산을 위해 특별히 설계된 하드웨어로, 특히 TensorFlow 같은 딥러닝 프레임워크에서 높은 성능을 발휘합니다.
• TPU는 텐서 연산에 최적화되어 있어, 대규모 AI 모델의 훈련 및 추론을 빠르게 처리할 수 있습니다.
• 클라우드 TPU는 Google Cloud에서 TPU 클러스터를 구성하여 효율적인 AI 학습 환경을 제공합니다.

② 전력 효율성

• 구글 TPU는 딥러닝 모델 학습을 위한 매우 높은 전력 효율성을 자랑하며, 특히 AI 연구와 산업 응용에서 비용 대비 뛰어난 성능을 제공합니다.
• TPU는 구글의 데이터센터에서 전력 소모를 줄이면서도 AI 연산 성능을 극대화하는 데 사용됩니다.
• 대규모 데이터 처리에서 TPU는 매우 낮은 전력 소모로 효율적인 연산을 지원합니다.

③ 확장성

• Cloud TPU는 구글 클라우드를 통해 대규모 AI 워크로드를 처리할 수 있는 TPU 클러스터를 쉽게 구성할 수 있는 확장성을 제공합니다.
• TPU는 구글의 글로벌 클라우드 인프라를 활용해, 대규모 데이터 처리 및 AI 학습의 확장이 용이합니다.
• Google Cloud TPU Pods는 수천 개의 TPU 코어를 연결하여 대규모 AI 모델 훈련에서 높은 확장성을 제공합니다.

 

2. AWS (Amazon Web Services)

① 아키텍처 혁신

• AWS는 자사의 Inferentia 및 Trainium 칩셋을 통해 AI 추론과 딥러닝 모델 학습을 가속화할 수 있는 전용 하드웨어를 제공합니다.
• Trainium은 특히 AI 모델 학습 속도를 극대화하기 위한 아키텍처를 제공하며, 클라우드 기반 AI 워크로드에서 성능을 높입니다.
• AWS의 AI 하드웨어는 Amazon SageMaker와 통합되어 딥러닝 모델 개발을 위한 최적의 환경을 제공합니다.

② 전력 효율성

• Inferentia와 Trainium은 고성능 AI 연산을 제공하면서도 낮은 전력 소모를 목표로 설계되어, 효율적인 AI 추론과 학습을 지원합니다.
• AWS의 데이터센터는 AI 워크로드에서 전력 소비를 최소화하는 하드웨어 아키텍처로 운영되고 있습니다.
• SageMaker와 함께 사용되는 AWS의 AI 칩셋은 고성능 AI 모델 훈련에 매우 효율적입니다.

③ 확장성

• AWS Inferentia 및 Trainium 칩은 Amazon EC2와 같은 클라우드 서비스에서 대규모 AI 워크로드를 처리할 수 있는 확장성을 제공합니다.
• AWS의 클라우드 인프라를 통해 대규모 AI 학습 및 추론을 위한 확장이 용이하며, 이를 통해 다양한 산업에서 AI를 적용할 수 있습니다.
• AWS는 SageMaker와의 통합을 통해 AI 워크로드의 확장성을 극대화하고, 다양한 클라우드 서비스와의 연동성을 제공합니다.

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3줄 요약

1. Google TPU는 AI 및 딥러닝 연산에 특화된 전용 프로세서로, 텐서 연산을 최적화하여 대규모 AI 모델 학습과 추론에서 뛰어난 성능을 제공합니다.
2. AWS TPU는 Inferentia와 Trainium 칩셋을 통해 AI 모델 추론과 딥러닝 학습을 가속화하며, 클라우드 기반의 확장성과 전력 효율성을 극대화합니다.
3. 두 회사 모두 확장성과 전력 효율성에서 강점을 보이며, AI 연산 가속을 위한 최적의 클라우드 인프라를 제공합니다.

 

 

다음번엔 NPU에 대해 말씀드리고자 합니다. 기대해주세요!