TPU(텐서 처리 장치)

텐서 처리 장치(TPU)는 머신러닝(ML) 및 딥러닝 워크로드를 위해 Google에서 개발한 일종의 맞춤형 하드웨어 가속기입니다. 이러한 애플리케이션별 집적 회로(ASIC)는 신경망을 훈련하고 실행하는 데 기본이 되는 텐서 및 행렬 계산의 속도를 획기적으로 높이도록 설계되었습니다. TPU는 대규모 머신 러닝 작업에 높은 성능과 전력 효율성을 제공하도록 설계되어 최신 AI 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡았습니다.

TPU의 작동 원리

TPU는 AI 모델에 필요한 방대한 양의 연산을 처리하도록 설계되었습니다. 이 아키텍처는 신경망의 핵심 수학적 연산인 행렬 곱셈에 고도로 최적화되어 있습니다. 범용 프로세서와 달리 TPU는 딥 러닝 모델의 특성에 적합한 높은 처리량, 저정밀 연산에 중점을 둡니다. 대량의 데이터를 병렬로 처리함으로써 모델 훈련과 실시간 추론에 필요한 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 가장 일반적으로 Google Cloud Platform을 통해 액세스되며 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 ML 프레임워크와 긴밀하게 통합되어 있습니다.

실제 애플리케이션

TPU는 오늘날 가장 까다로운 AI 애플리케이션을 구동하는 데 중요한 역할을 합니다.

1. 대규모 언어 모델(LLM) 학습: Google은 TPU 포드라고 하는 대규모 TPU 클러스터를 사용하여 검색 엔진의 기반이 되는 모델과 Gemini와 같은 대화형 AI를 비롯한 최첨단 기반 모델을 훈련합니다. TPU 포드의 대규모 병렬 컴퓨팅 기능을 통해 수조 개의 매개변수로 구성된 모델을 다른 하드웨어에 비해 훨씬 짧은 시간 내에 훈련할 수 있습니다.
2. Google 서비스 지원: TPU는 수많은 Google 제품에서 추론에 사용됩니다. 예를 들어 Google 포토에서는 빠른 이미지 인식을 통해 사람, 사물, 장면을 검색할 수 있습니다. 마찬가지로 Google 번역에서 실시간 번역을 지원하고 Google 어시스턴트에서 음성 인식에 사용됩니다. 딥마인드는 세계 최고의 바둑 기사를 이긴 인공지능 알파고를 훈련시키는 데도 TPU를 사용한 것으로 유명합니다.

TPU 대 GPU 대 CPU

TPU, GPU, CPU는 모두 프로세서이긴 하지만 용도가 매우 다릅니다.

• CPU(중앙 처리 장치): 범용 작업을 위해 설계된 컴퓨터의 '두뇌'입니다. CPU는 다양한 명령을 순차적으로 처리하는 데 탁월하여 운영 체제 및 표준 소프트웨어를 실행하는 데 필수적이지만 AI의 대규모 병렬 연산에는 효율성이 떨어집니다.
• GPU(그래픽 처리 장치): 원래 그래픽 렌더링을 위해 만들어진 GPU의 아키텍처는 수천 개의 코어를 포함하고 있어 병렬 처리에 매우 효과적입니다. NVIDIA 및 AMD와 같은 회사의 GPU는 성능과 유연성 간의 균형이 잘 잡혀 있어 Ultralytics YOLO11과 같은 훈련 모델에 널리 사용됩니다.
• TPU: 신경망 워크로드를 위해 특별히 Google에서 개발한 고도로 전문화된 가속기입니다. 일반 컴퓨팅용 GPU보다 유연성은 떨어지지만, TPU는 대규모 텐서 연산에서 뛰어난 와트당 성능을 제공합니다. 따라서 특히 Google의 클라우드 에코시스템을 사용할 때 대규모 모델 배포 및 훈련에 탁월한 선택이 될 수 있습니다.

울트라 애널리틱스 생태계에서 TPU의 역할

Ultralytics 사용자는 TPU를 활용하여 컴퓨터 비전 프로젝트를 가속화할 수 있습니다. 모델을 Google의 Edge TPU용 TensorFlow Lite와 같은 TPU 호환 형식으로 내보낼 수 있습니다. 이를 통해 코랄 개발 보드와 같은 엣지 디바이 스에 매우 효율적으로 배포할 수 있습니다. 대규모 트레이닝 작업의 경우, Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 다양한 클라우드 컴퓨팅 리소스에 대한 트레이닝을 오케스트레이션하여 사용자가 맞춤형 데이터 세트에 TPU의 성능을 활용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 통합은 교육부터 배포 및 모니터링에 이르기까지 전체 MLOps 수명 주기를 촉진합니다.