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Google AI Blog • 38일 전
구글 TPU로 점차 복잡해지는 AI 워크로드 구동
IMP 6/10
핵심 요약
구글이 일상적인 제품군을 뒷받침하기 위해 10년 넘게 독자 개발한 AI 전용 칩인 TPU(Tensor Processing Units)의 성능을 소개합니다. 최신 세대 TPU는 이전 대비 두 배의 대역폭을 제공하며 121 엑사플롭스(exaflops)의 막대한 연산 능력을 자랑합니다. 이는 규모가 커지고 요구사항이 까다로워지는 최신 AI 워크로드를 원활하게 처리하기 위해 필수적인 하드웨어적 진보로 평가됩니다.
번역된 본문
우리가 매일 사용하는 구글 제품 이면에는 단 한 가지 목적, 즉 대규모의 수학 연산을 수행하기 위해 설계된 맞춤형 칩이 있습니다. 이를 TPU, 즉 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Units)이라고 부릅니다. 저희는 10여 년 전부터 AI 모델을 구동하기 위해 TPU를 처음부터 독자적으로 설계했습니다. 기본적으로 AI 모델이 작동하려면 엄청난 양의 수학 연산이 필요한데, TPU는 이러한 복잡한 연산을 매우 빠르게 처리할 수 있습니다. 최신 세대 TPU는 이전 세대보다 두 배 높은 대역폭을 제공하며 121 엑사플롭스의 연산 능력을 처리할 수 있습니다. 아래 영상에서 이 작지만 강력한 프로세서에 대해 더 자세히 알아보세요.
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원문 보기 (영어)
Behind the Google products you use every day are custom chips designed for one job: doing math at massive scale. They're called TPUs, or Tensor Processing Units. We designed TPUs from the ground up more than a decade ago specifically to run AI models. Basically, it takes a lot of math for AI models to work, and TPUs can do complex math super quickly: The newest generation of TPUs can process 121 exaflops of compute power with double the bandwidth of previous generations. Learn more about these tiny but mighty processors in the video below. POSTED IN: Related stories