Cloud TPU

그 어느 때보다 빠르게 머신러닝 모델을 학습시키고 실행하세요.

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빠른 머신러닝

머신러닝(ML)은 네트워크 보안 강화부터 의학 진단의 정확성 향상에 이르기까지 다양한 기업 및 연구 문제 전반에 혁신을 가져왔습니다. 딥 러닝 모델을 학습시키고 실행하는 과정은 컴퓨팅이 까다로울 수 있기 때문에 Google은 TPU(Tensor Processing Unit)를 구축했습니다. TPU는 번역, 포토, 검색, 어시스턴트, Gmail을 비롯한 몇몇 주요 Google 제품을 지원하는 머신러닝을 처음부터 염두에 두고 설계된 ASIC입니다. Cloud TPU는 기업에서 이 가속기 기술을 사용하여 Google Cloud의 머신러닝 작업 속도를 높일 수 있도록 지원합니다.

Google Cloud의 AI용으로 구축

Google Cloud에서 AI 서비스를 사용하여 최첨단 머신러닝 모델을 실행하도록 설계된 Cloud TPU는 기업 혁신 또는 새로운 연구 도약을 위한 컴퓨팅 성능을 제공합니다. Cloud TPU는 머신러닝 작업 부하에서 TPU가 함께 작동하도록 도와주는 커스텀 고속 네트워크를 통해 단일 포드에서 최대 11.5페타플롭의 성능을 제공할 수 있습니다.

머신러닝 솔루션에서 반복 속도 개선

머신러닝 모델을 학습시키는 것은 코드를 컴파일하는 것과 유사합니다. 앱을 개발, 배포, 개선할 때마다 모델을 반복적으로 학습시켜야 하므로 빠르고 비용 효율적으로 반복이 이루어져야 합니다. Cloud TPU는 머신러닝팀이 솔루션에서 더 빠르게 반복 작업을 수행하는 데 적합한 성능과 비용을 제공합니다.

검증된 최첨단 모델

성능, 정확성, 품질에 최적화된 Google 공인 참조 모델을 사용하여 실제 사용 사례에 적합한 솔루션을 구축하세요. 데이터를 가져와서 참조 모델을 다운로드하고 학습시키기만 하면 됩니다.

Cloud TPU 솔루션

Cloud TPU v2
180테라플롭
64GB 고대역 메모리(HBM)

Cloud TPU v3 Beta
420테라플롭
128GB HBM

Cloud TPU v2 Pod Alpha
11.5페타플롭
4TB HBM
2D 환형 메시 네트워크

Cloud TPU의 특징

검증된 참조 모델
객체 감지, 언어 모델링, 감정 분석, 번역, 이미지 분류 등의 여러 실제 사용 사례에서 검증되고 성능, 정확성, 품질에 최적화된 Google 공인 참조 모델을 사용하세요.
통합
기본적으로 Cloud TPU와 Google Cloud 데이터 및 분석 서비스는 다른 GCP 제품과 완전히 통합되므로 전체 서비스 제품군에 대한 통합 액세스를 제공합니다. Cloud TPU에서 머신러닝 작업을 실행하고 업계를 선도하는 Google Cloud Platform의 저장소, 네트워킹, 데이터 분석 기술을 활용할 수 있습니다.
Cloud TPU의 커스텀 머신 유형 연결
커스텀 VM 유형에서 Cloud TPU에 연결하면 개별 작업별로 프로세서 속도, 메모리, 고성능 저장소 리소스의 균형을 최적화할 수 있습니다.
선점형 Cloud TPU
체크포인트를 사용해 장기간 진행하는 학습, 대규모 데이터세트 기반의 일괄 예측 등 내결함성 머신러닝 작업에 선점형 Cloud TPU를 활용하여 비용을 절감하세요. 선점형 Cloud TPU는 요청형 인스턴스보다 70% 저렴하므로 첫 번째 실험부터 대규모 초매개변수 검색까지 모든 작업을 그 어느 때보다 합리적인 비용으로 처리할 수 있습니다.

"Cloud TPU 포드는 이전 인프라보다 10배 빠른 속도로 시각적 쇼핑에 대한 접근 방식을 변화시켰어요. 예전에는 1개의 이미지 인식 모델을 학습시키는 데 몇 달이 걸렸는데, 지금은 Cloud TPU 포드를 통해 며칠만에 훨씬 더 정확한 모델을 학습시킬 수 있죠. 또한 TPU 포드의 추가 메모리를 활용하여 한 번에 더 많은 이미지을 처리할 수 있습니다. 신속한 처리 시간 덕분에 반복 작업을 더욱 빠르게 수행하고 eBay 고객과 판매자 모두에게 향상된 경험을 선사할 수 있게 되었답니다."

- 래리 콜라지오바니 eBay 신제품 개발 담당 부사장

이 페이지에 나열된 제품은 알파 또는 베타 출시 버전입니다. 제품 출시 단계에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.

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