TPU 완벽 가이드
📋 목차 🔬 TPU의 핵심 개념과 정의 ⚡ 기술적 특징과 아키텍처 📈 버전별 진화와 성능 향상 🚀 활용 분야와 실제 적용 사례 💰 경제성과 접근성 분석 🔧 적합한 워크로드와 선택 기준 ❓ FAQ 텐서 프로세싱 유닛(TPU)은 구글이 개발한 AI 전용 칩으로, 머신러닝 워크로드를 혁신적으로 처리하는 차세대 프로세서예요. 2016년 처음 공개된 이후 AI 업계의 판도를 바꾸고 있답니다! 🎯 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 딥러닝 학습에 최적화되어 있어, OpenAI와 Apple 같은 거대 기업들도 TPU를 활용하고 있어요. 이 글에서는 TPU의 모든 것을 상세히 알아보겠습니다. 🔬 TPU의 핵심 개념과 정의 TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 머신러닝 워크로드를 위해 특별히 설계한 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)이에요. 일반적인 CPU나 GPU와 달리 텐서 연산, 즉 다차원 배열 계산에 특화되어 있답니다! 💡 텐서는 스칼라(0차원), 벡터(1차원), 행렬(2차원)을 포함한 다차원 데이터 구조를 의미해요. 딥러닝에서는 이런 텐서 연산이 핵심인데, TPU는 바로 이 부분을 극도로 최적화했어요. 구글이 TPU를 개발한 배경에는 흥미로운 이야기가 있어요. 2013년 구글은 모든 사용자가 하루에 3분씩 음성 검색을 사용하면, 당시 데이터센터 규모를 두 배로 늘려야 한다는 것을 깨달았답니다. 이것이 TPU 개발의 시작점이 되었죠. TPU는 단순히 빠른 프로세서가 아니에요. AI 워크로드에 필요한 대규모 행렬 곱셈을 병렬로 처리하는 데 최적화된 아키텍처를 가지고 있어요. 이는 신경망의 순전파와 역전파 과정에서 발생하는 수많은 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 🎯 TPU vs GPU vs CPU 비교표 특징 ...