TPU (Tensor Processing Unit) v3는 기계 학습 작업, 특히 딥 러닝 알고리즘의 기본 인 대규모 매트릭스 작업과 관련된 기계 학습 작업을 가속화하도록 설계되었습니다. TPU v3의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 대규모 딥 러닝 모델 : TPU v3은 자연어 처리 및 컴퓨터 비전에 사용되는 크고 복잡한 신경망을 훈련시키는 데 이상적입니다. TPU V2와 같은 이전 버전에서는 불가능한 배치 크기를 지원하므로 더 깊은 모델과 더 큰 이미지에 적합합니다 [4].
- 고성능 컴퓨팅 : TPU v3은 전통적인 CPU 및 GPU에 비해 상당한 성능 향상, 특히 대형 언어 모델 및 이미지 분류 모델 교육과 같은 작업에서 상당한 성능 향상을 제공합니다. 수축기 배열 아키텍처는 매트릭스 작업의 효율적인 병렬 처리를 허용한다 [2] [4].
- 장기 훈련 작업 : 훈련을 위해 몇 주 또는 몇 달이 필요한 모델은 TPU v3의 높은 계산 처리량 및 에너지 효율로부터 혜택을받습니다. 이것은 신경망 훈련에서 흔히 볼 수있는 반복 훈련 루프와 관련된 작업에 적합합니다 [1] [4].
- 확장 성 : 여러 TPU 장치로 구성된 TPU POD를 사용하여 TPU v3을 확장 할 수 있습니다. 이러한 확장 성은 다른 하드웨어에서 어려운 매우 큰 모델을 훈련시킬 수 있습니다 [2] [4].
- 건강 관리 및 과학 컴퓨팅 : TPU V3는 의료 영상에 사용되어 질병 탐지 모델과 다양한 과학 영역에서 복잡한 계산 속도를 높이기 위해 사용되었습니다 [2].
전반적으로 TPU v3은 매트릭스 작업에 크게 의존하고 높은 계산 효율 및 확장 성이 필요한 작업에 최적화됩니다.
인용 :[1] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[2] https://easychair.org/publications/preprint/kfmc/open
[3] https://cloud.google.com/tpu
[4] https://cloud.google.com/tpu/docs/v3
[5] https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu
[6] https://cloud.google.com/blog/products/compute/cloud-tpu-vms-are-generally-available
[7] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-bons/