Cloud TPU 소개

Tensor Processing Unit(TPU)은 Google에서 커스텀 개발한 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)로서 머신러닝 워크로드를 빠르게 처리하는 데 사용됩니다. TPU 하드웨어에 대한 자세한 내용은 시스템 아키텍처를 참조하세요. Cloud TPU는 Google Cloud에서 TPU를 확장 가능한 컴퓨팅 리소스로 제공하는 웹 서비스입니다.

TPU는 머신러닝 알고리즘에서 자주 쓰이는 대규모 행렬 연산을 수행하도록 설계된 하드웨어를 사용하여 모델을 보다 효율적으로 학습시킵니다. TPU는 온칩 고대역폭 메모리(HBM)를 통해 더 큰 모델과 배치 크기를 사용할 수 있습니다. TPU는 코드 변경 없이 워크로드를 확장하는 포드라는 그룹으로 묶을 수 있습니다.

기본 원리

다른 가속기가 ML 모델 학습의 연산 문제를 어떻게 처리하는지를 알면 TPU의 작동 원리를 이해하는 데 도움이 됩니다.

CPU의 작동 원리

CPU는 폰 노이만 구조에 기반한 범용 프로세서입니다. 따라서 CPU는 다음과 같이 소프트웨어 및 메모리와 연동합니다.

CPU의 원리를 표현하는 그림

CPU의 최대 장점은 유연성입니다. 다양한 유형의 애플리케이션에 대해 CPU에서 모든 종류의 소프트웨어를 로드할 수 있습니다. 예를 들어 PC에서 워드 프로세싱, 로켓 엔진을 제어, 은행 거래 실행 또는 신경망으로 이미지 분류에 CPU를 사용할 수 있습니다.

CPU는 메모리에서 값을 로드하고, 값에 대한 계산을 수행하고, 모든 계산의 결과를 메모리에 다시 저장합니다. 메모리 액세스 속도는 계산 속도에 비해 느리므로 메모리 액세스 속도가 CPU의 총 처리량을 제한할 수 있습니다. 이를 폰 노이만 병목 현상이라고 합니다.

GPU의 작동 원리

처리량을 높이기 위해 GPU에는 단일 프로세서에 수천 개의 산술 논리 장치(ALU)가 포함되어 있습니다. 최신 GPU에는 일반적으로 2,500개~5,000개의 ALU가 포함됩니다. 이렇게 많은 수의 프로세서가 있으므로 수천 개의 곱셈과 덧셈을 동시에 실행할 수 있습니다.

GPU의 원리를 표현하는 그림

이 GPU 아키텍처는 신경망의 행렬 연산과 같은 대규모 병렬처리 애플리케이션에 적합합니다. 실제로 일반적인 딥 러닝 학습 워크로드에서 GPU는 CPU보다 훨씬 더 많은 처리량을 제공할 수 있습니다.

그러나 GPU도 수많은 애플리케이션과 소프트웨어를 지원해야 하는 범용 프로세서입니다. 따라서 GPU는 CPU와 동일한 문제를 겪습니다. 수천 개의 ALU에서 이루어지는 각각의 연산에서 GPU는 레지스터 또는 공유 메모리에 액세스하여 피연산자를 읽고 중간 계산 결과를 저장해야 합니다.

TPU의 작동 원리

Google이 설계한 Cloud TPU는 신경망 작업 부하에 특화된 행렬 프로세서입니다. TPU는 문서 작성, 로켓 엔진 제어, 은행 거래 처리에 사용할 수는 없지만 신경망에 사용되는 대규모 행렬 연산을 고속으로 처리할 수 있습니다.

TPU의 주 임무는 승산 누적 연산이 조합된 행렬 처리입니다. TPU에는 수천 개의 누산기가 포함되어 있어 서로 직접 연결되어 대규모 실제 행렬을 형성합니다. 이 방식을 시스톨릭 배열 아키텍처라고 합니다. Cloud TPU v3에는 단일 프로세서에 128x128 ALU로 이루어진 시스톨릭 배열 2개가 포함됩니다.

TPU 호스트가 데이터를 인피드 큐로 스트리밍합니다. TPU는 인피드 큐에서 데이터를 로드하고 HBM 메모리에 저장합니다. 계산이 완료되면 TPU가 결과를 아웃피드 큐에 로드합니다. 그런 다음 TPU 호스트는 아웃피드 큐에서 결과를 읽고 호스트 메모리에 저장합니다.

행렬 작업을 수행하기 위해 TPU는 HBM 메모리의 매개변수를 행렬 곱셈 단위(MXU)로 로드합니다.

TPU가 메모리에서 매개변수를 로드하는 방식을 표현하는 그림

그런 다음 TPU가 HBM 메모리에서 데이터를 로드합니다. 각 곱셈이 실행된 결과가 다음 누산기로 전달됩니다. 출력은 데이터와 매개변수 간의 모든 곱셈 결과의 합입니다. 행렬 곱셈 연산 중에는 메모리 액세스가 필요하지 않습니다.

TPU가 메모리에서 데이터를 로드하는 방식을 표현하는 그림

따라서 TPU는 신경망 연산 시 탁월한 연산 처리량을 달성할 수 있습니다.

XLA 컴파일러

TPU에서 실행되는 코드는 가속기 선형 대수(XLA) 컴파일러로 컴파일해야 합니다. XLA는 ML 프레임워크 애플리케이션에서 내보낸 그래프를 가져와서 그래프의 선형 대수, 손실, 경사 구성요소를 TPU 기계어 코드로 컴파일하는 적시 컴파일러입니다. 나머지 프로그램은 TPU 호스트 머신에서 실행됩니다. XLA 컴파일러는 TPU 호스트 머신에서 실행되는 TPU VM 이미지의 일부입니다.

TPU 사용 시기

Cloud TPU는 특정 워크로드에 최적화되어 있습니다. 상황에 따라 Compute Engine 인스턴스에서 GPU 또는 CPU를 사용하여 머신러닝 워크로드를 실행해야 할 수 있습니다. 일반적으로 다음 가이드라인을 기반으로 워크로드에 가장 적합한 하드웨어를 결정할 수 있습니다

CPU

최대 유연성이 필요한 신속한 프로토타입 생성
학습에 오랜 시간이 걸리지 않는 단순한 모델
유효 배치 크기가 작은 소형 모델
C++로 작성된 많은 커스텀 TensorFlow 작업이 포함된 모델
호스트 시스템의 사용 가능한 I/O 또는 네트워킹 대역폭으로 제한된 모델

GPU

최소한 부분적으로라도 CPU에서 실행해야 하는 커스텀 TensorFlow/PyTorch/JAX 작업이 상당히 많은 모델
Cloud TPU에서 사용할 수 없는 TensorFlow 작업으로 구성된 모델(사용 가능한 TensorFlow 작업 목록 참조)
유효 배치 크기가 비교적 큰 중대형 모델

TPU

행렬 연산이 주를 이루는 모델
기본 학습 루프 내에 커스텀 TensorFlow/PyTorch/JAX 작업이 없는 모델
몇 주 또는 몇 달간 학습시키는 모델
유효 배치 크기가 큰 대형 모델

Cloud TPU는 다음 워크로드에 적합하지 않습니다.

브랜치 생성이 자주 필요하거나 많은 요소별 대수 연산이 포함된 선형 대수 프로그램
희소 방식으로 메모리에 액세스하는 워크로드
고정밀 연산이 필요한 워크로드
기본 학습 루프에 커스텀 작업이 포함된 신경망 워크로드

모델 개발 권장사항

연산의 대부분이 비행렬 작업(예: 추가, 구조 변경, 연결)인 프로그램은 높은 MXU 사용률을 달성할 가능성이 별로 없습니다. 아래에는 Cloud TPU에 적합한 모델을 선택하고 빌드하는 데 도움이 되는 몇 가지 가이드라인이 나와 있습니다.

레이아웃

XLA 컴파일러는 행렬 곱셈을 더 작은 단위의 블록 타일로 나누는 작업을 비롯한 코드 변환을 수행하여 MXU(행렬 단위)에서 효과적으로 연산을 실행합니다. MXU 하드웨어의 구조인 128x128 시스톨릭 배열과 TPU 메모리 하위 시스템의 설계는 8배수의 차원을 선호하며 효과적인 타일 생성 작업을 위해 XLA 컴파일러에서 사용됩니다. 따라서 타일 생성에 보다 도움이 되는 특정한 레이아웃도 있지만, 타일을 생성하려면 먼저 형태 변경이 필요한 레이아웃도 있습니다. 형태 변경 오퍼레이션은 Cloud TPU에서 메모리의 제약을 받는 경우가 많습니다.

도형

XLA 컴파일러는 첫 번째 배치에서 적시에 ML 그래프를 컴파일합니다. 후속 배치에 다른 형태가 있으면 모델이 작동하지 않습니다. 형태가 바뀔 때마다 그래프를 다시 컴파일하는 작업이 오래 걸리기 때문입니다. 따라서 동적 형태의 텐서가 포함된 모델은 TPU에 적합하지 않습니다.

패딩

고성능 Cloud TPU 프로그램을 사용하면 조밀 연산을 128x128 조각 타일로 나눌 수 있습니다. 행렬 연산이 전체 MXU를 차지하지 못하는 경우 컴파일러는 0(영)으로 텐서를 패딩합니다. 패딩에는 두 가지 취약점이 있습니다.

0(영)으로 패딩된 텐서는 TPU 코어 사용률이 낮습니다.
패딩은 텐서에 필요한 온칩 메모리 저장용량을 늘려 최악의 경우 메모리 부족 오류로 이어질 수 있습니다.

패딩은 필요에 따라 XLA 컴파일러에서 자동으로 수행되지만 op_profile 도구의 수단으로 수행되는 패딩의 양을 결정할 수도 있습니다. TPU에 적절하게 맞는 텐서 차원을 선택하여 패딩을 피할 수 있습니다.

측정기준

적절한 텐서 크기를 선택하는 것만으로 TPU 하드웨어, 특히 MXU의 성능을 끌어올리는 데 큰 도움이 됩니다. XLA 컴파일러는 배치 크기 또는 특성 차원을 사용하여 MXU를 최대한 활용하려고 합니다. 따라서 이 중 하나는 128의 배수여야 합니다. 그렇지 않으면 컴파일러가 이 중 하나를 128로 패딩합니다. 이상적으로는 특징 차원과 배치 크기가 모두 8의 배수여야 메모리 하위 시스템에서 높은 성능을 끌어낼 수 있습니다.

VPC 서비스 제어 통합

Cloud TPU VPC 서비스 제어를 사용하면 Cloud TPU 리소스 주위에 보안 경계를 정의하고 경계를 넘는 데이터 이동을 제어할 수 있습니다. VPC 서비스 제어에 대한 자세한 내용은 VPC 서비스 제어 개요를 참조하세요. Cloud TPU를 VPC 서비스 제어와 함께 사용할 때의 제한사항을 알아보려면 지원되는 제품 및 제한사항을 참조하세요.

Edge TPU

클라우드에서 학습된 머신러닝 모델은 점차 에지(사물 인터넷(IoT)의 에지에서 작동하는 기기)에서 추론을 실행해야 합니다. 이러한 기기에는 실시간 데이터를 수집하고 지능형 결정을 내린 다음 다른 기기나 클라우드에 조치를 취하거나 정보를 전달하는 센서 및 기타 스마트 기기가 포함됩니다.

이러한 기기는 배터리 전원 등 제한된 전력으로 작동해야 하므로 Google은 저전력 기기에서 ML 추론을 가속화하도록 Edge TPU 보조 프로세서를 설계했습니다. 개별 Edge TPU는 2와트의 전력만 사용하여 초당 4조 작업(4TOPS)을 수행할 수 있습니다. 즉, 와트당 2TOPS를 얻습니다. 예를 들어, Edge TPU는 MobileNet V2와 같은 최첨단 모바일 비전 모델을 초당 거의 400프레임으로 전력 효율적으로 실행할 수 있습니다.

저전력 ML 가속기는 Cloud TPU와 Cloud IoT를 보완하여 AI 기반 솔루션을 지원하는 엔드 투 엔드(클라우드 투 에지, 하드웨어와 소프트웨어) 인프라를 제공합니다.

Edge TPU는 단일 보드 컴퓨터, 시스템 온 모듈, PCIe/M.2 카드, 표면 장착 모듈 등 다양한 폼 팩터의 프로토타입 제작 및 프로덕션 기기에 사용할 수 있습니다. Edge TPU 및 사용 가능한 모든 제품에 대한 자세한 내용은 coral.ai를 방문하세요.

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