컴퓨터구조(3) Cloud TPU (2017Google I/O)

https://www.youtube.com/watch?v=UsDhVx6cOrw

 

참고하면 될 것이고

 

TPU 라는 것은

Tensor Processing Unit이라는 것인데 2017년 당시 GPU보다 30배정도 성능이 뛰어났고 전력비도 80배 가까이 좋았다.

 

구글에서는 유저가 늘어남에따라 규모가 커졌는데 오류율을 낮출 필요성을 느꼈다. 여기서 A.I와 M.L(인공지능과 머신러닝) 을 도입해야 겠다고 생각했고 엄청난 계산을 위한 TPU를 개발했다. 

 

머신러닝은 2가지 요소로 볼 수 있는데 

1. 훈련(Training)

2. 추론(Inference)

 

훈련은 집약적작업이며 방대한 계산을 요구하는 작업이고

추론은 실시간으로 이뤄져야하는 작업이다.

 

그래서 2017년 차세데 TPU인 cloud TPU를 발표했다.

 

이는 Google Cloud Platform 기반으로 Google Compute Engine으로 구동한다고 했다.

 

내가 이해하기로는 이는 우리가 이용할 때 슈퍼컴퓨터를 가지고 있지 않더라도 Google을 통해 이용가능 하다는 것을 말하는 것 같다.

 

또한 Google.ai에서는

1.Research

2.Tools

3. applied AI

 

3가지 측면을 다루겠다고 발표했는데

 

특히 3번 응용 인공지능에서 새로운 머신러닝 구조를 만들고 싶다고 했다.

그러나 엄청난 노력과 비용이 든다고 하였고 이에 대한 방책으로 인공신경망이 자신을 위한 최고의 신경망을 설계하도록 만들게 하는 것이다. 그것을 Auto ML이라고 부르는데 Learning to learn이라고 한다.

그래서 작은 인공신경망이 자신이 생각하는 최고의 인공신경망에 다다를 때까지 반복수행하는 것이다.

그러한 엄청난 계산을 TPU가 가능케할 수 있다고 했다. (보상학습법을 이용한다고한다)

 

엄청난 데이터를 분석하는 문제를 Google.ai가 도와줄 수 있을 것이라고 생각하고 실제로

정확도가 73%에서 89%로 늘은 의료계의 예도 들었다.

 

사람이 잘하는 것을 머신러닝을 통해서 더 잘할 수 있도록 도와주는 것이 목표라고 했다.

 

 

내 해석이지만

최종적으로는 AI가 스스로 필요에 의해서 ~하는 AI를 만들 것이라고 한다.