AI 하드웨어 라운드 2: TPU 대 DPU 대 VPU 대 APU 대 QPU

AI 하드웨어의 세계는 급속히 확장되고 있으며, 이 모든 처리 장치가 무슨 역할을 하는지 궁금해하는 사람은 당신뿐이 아닙니다!

지난번에 우리는 CPU, GPU, NPU에 대해 자세히 알아보았습니다(여기를 읽어보세요). 이제 다섯 가지 더 특화된 프로세서인 TPU, DPU, VPU, APU, QPU에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

 

무엇이 그들을 독특하게 만들고, AI 환경에서 그들은 어디에 위치할까요? 분석해 봅시다!

 

1. 텐서 프로세싱 유닛(TPU)

TPU를 머신 러닝을 가속화하기 위한 구글의 비밀 무기라고 생각해보세요. 이 칩은 TensorFlow와 딥 러닝 작업을 처리하도록 특별히 설계되었지만, 지금은 많은 AI 애플리케이션에 사용됩니다.

무엇이 그들을 특별하게 만드는가? TPU는 시스톨릭 어레이 아키텍처 라고 하는 것을 사용하는데, 이는 딥 러닝을 구동하는 거대한 행렬 계산에 완벽합니다. 병렬로 계산을 쏟아내는 기계를 상상해보세요.

 

실제 사용:

• Google 검색: Google이 검색 결과를 얼마나 빨리 내놓는지 기억하세요? TPU가 실시간으로 결과를 순위 매기고 업데이트하는 알고리즘을 구동하는 데 감사해야 합니다.
• Google 포토: TPU도 이를 통해 해변 사진을 모두 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다. 객체 및 얼굴 인식 속도를 높여 사진 검색을 더 빠르고 정확하게 만들어줍니다.

 

왜 중요한가:

• 속도: TPU는 머신 러닝 모델을 훈련하고 실행하는 데 걸리는 시간을 대폭 줄여줍니다.
• 에너지 효율성: AI를 위해 설계되었으므로 GPU와 같은 범용 프로세서보다 에너지를 적게 사용합니다.
• 클라우드 확장성: 대규모 AI 처리를 위한 Google 데이터 센터의 필수 선택입니다.

 

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2. 데이터 처리 장치(DPU)

DPU는 데이터 센터의 트래픽 컨트롤러와 같습니다. 모든 데이터 이동, 저장 및 보안 작업을 처리하여 CPU가 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다.

네트워킹, 스토리지, 프로세싱을 하나의 칩으로 결합합니다. CPU가 모든 데이터 중심 작업을 처리하는 대신 DPU가 이를 담당하여 효율성과 성능을 개선합니다.

 

실제 사용:

• 인텔의 인프라 처리 장치(IPU): 인텔의 IPU는 Mount Evans IPU와 마찬가지로 데이터 센터 내의 데이터 흐름을 관리하여 CPU에서 작업을 오프로드합니다. 이러한 DPU는 패킷 처리, 보안 및 스토리지 액세스와 같은 작업을 처리하여 CPU가 고성능 AI 및 계산 워크로드에 집중할 수 있도록 합니다.

왜 중요한가:

• CPU 부하 감소: AI 워크로드에 더 많은 CPU 성능을 제공합니다.
• 보안 강화: 내장된 암호화 기능으로 데이터를 더욱 안전하게 보호합니다.
• 더 빠른 네트워크: DPU는 대기 시간을 줄이고 대역폭을 늘려 클라우드 서비스를 더 빠르고 안정적으로 제공합니다.

 

3. 비전 처리 장치(VPU)

VPU는 이미지 및 비디오 처리의 두뇌입니다. 드론이든 증강 현실이든 VPU는 클라우드가 필요 없이 실시간으로 시각적 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.

VPU는 병렬 코어를 사용하여 많은 시각적 데이터를 한꺼번에 처리합니다. 얼굴 인식 및 객체 감지와 같은 작업을 위해 제작되어 컴퓨터 비전 애플리케이션에 완벽합니다.

 

실제 사용:

• Intel Movidius VPU: 드론과 스마트 카메라에 탑재된 이 칩은 장치가 클라우드에 연결하지 않고도 물체를 인식하고, 장애물을 피하고, 비디오 스트림을 처리하는 데 도움이 됩니다.

왜 중요한가:

• 에너지 효율성: VPU는 드론과 같은 배터리로 구동되는 장치에 이상적입니다.
• 실시간 처리: 자율 주행이나 로봇 공학과 같은 애플리케이션에서 즉각적인 대응에 적합합니다.
• 엣지 컴퓨팅: 데이터를 로컬에서 처리하므로 클라우드 서버를 기다리는 데 지연이 없습니다.

 

4. 가속 처리 장치(APU)

APU는 CPU와 GPU의 장점을 단일 칩에 결합한 것입니다. AMD에서 개발한 이 제품은 전용 그래픽 카드 없이도 괜찮은 그래픽을 원하는 사용자에게 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

APU의 멋진 점은? CPU와 GPU를 통합함으로써 APU는 데이터 전송 속도를 높이고 일상적인 작업과 적당한 게이밍의 성능을 개선합니다.

 

실제 사용:

• 저렴한 예산으로 게임하기: APU는 별도의 그래픽 카드에 돈을 쓰지 않고도 인기 게임을 위한 안정적인 프레임 속도를 원하는 게이머에게 적합합니다.
• 미디어 센터: APU는 홈 시어터 PC의 핵심으로, 비디오 재생부터 스트리밍까지 모든 것을 처리하며 4K 콘텐츠의 원활한 성능을 보장합니다.

왜 중요한가:

• 비용 효율성: 하나의 패키지로 괜찮은 CPU와 GPU 성능을 얻을 수 있습니다.
• 에너지 효율성: CPU와 GPU가 통합되어 있어 전력 사용량이 적습니다.
• 컴팩트한 디자인: 노트북이나 태블릿과 같은 휴대용 기기에 적합합니다.

 

5. 양자 처리 장치(QPU)

미래에 오신 것을 환영합니다! QPU는 양자 역학 덕분에 한 번에 여러 상태로 존재할 수 있는 양자 비트(큐비트)를 사용하는 완전히 새로운 볼게임입니다. 즉, QPU는 기존 프로세서에서는 불가능한 속도로 계산을 수행할 수 있습니다.

무엇이 그들을 독특하게 만드는가? 중첩 과 얽힘을 활용함으로써 QPU는 암호화나 최적화와 같은 복잡한 문제를 고전적 컴퓨터보다 더 빠르게 해결할 수 있습니다..

 

실제 사용:

• 암호화: QPU는 기존 컴퓨터가 이해하기 어려운 암호화 알고리즘을 해독할 수 있으며, 이를 통해 양자 저항 암호화 기술이 부상하게 되었습니다.
• 신약 발견: 제약 분야에서 QPU는 분자 상호작용을 시뮬레이션하여 신약 발견 프로세스를 가속화합니다.

왜 중요한가:

• 병렬성: 많은 계산을 동시에 처리할 수 있으므로 데이터가 많은 작업에 적합합니다.
• AI의 미래: 양자 컴퓨팅은 현재 기술로는 해결할 수 없는 문제를 해결하는 열쇠를 쥐고 있습니다.

 

AI 하드웨어의 미래는 밝으며, 이미 다가왔습니다.

 

*참조한 원본 글 https://www.linkedin.com/pulse/ai-hardware-round-2-tpu-vs-dpu-vpu-apu-qpu-alex-wang-fgwoc/