A 텐서 프로세싱 유닛 (TPU) 기계 학습 작업을 가속화하기 위해 Google에서 특별히 개발한 특수 하드웨어 프로세서입니다.
세부 내용은 다음과 같습니다.
- 머신 러닝에 특화된 제품: 범용 CPU나 GPU와 달리 TPU는 신경망에서 흔히 사용되는 특정 수학 연산 (예: 행렬 곱셈) 을 처리하도록 처음부터 설계되었습니다.따라서 머신러닝 모델을 매우 효율적으로 학습하고 실행할 수 있습니다.
- 텐서 연산: “텐서”라는 용어는 머신러닝 모델에서 데이터를 표현하는 데 기본적으로 사용되는 다차원 숫자 배열을 의미합니다.TPU는 이러한 텐서에 대한 계산을 매우 빠르게 수행하는 데 최적화되어 있습니다.
- 주요 장점:
- 고성능: TPU는 많은 머신 러닝 작업에서 CPU 및 GPU보다 성능이 뛰어나므로 AI 애플리케이션의 교육 시간을 단축하고 지연 시간을 줄일 수 있습니다.
- 에너지 효율: TPU는 전력 효율성이 뛰어나도록 설계되었는데, 이는 대규모 기계 학습 배포에 매우 중요합니다.
- 텐서플로우와의 통합: TPU는 Google의 TensorFlow 머신러닝 프레임워크와 긴밀하게 통합되어 실제 애플리케이션에서 TPU의 성능을 쉽게 활용할 수 있습니다.
