▲ 구글의 머신러닝 칩 'TPU'

구글이 지난해 발표한 머신러닝 프로세서인 TPU(Tensor Processing Unit)의 벤치마크 성능 테스트 결과를 발표했다.

구글은 최근 캘리포니아주 마운틴뷰 ‘컴퓨터역사박물관’에서 열린 ‘NAE 스프링 심포지엄’에서 머신러닝 프로세서인 TPU의 구체적인 성능에 관해 발표하고, 이를 공식 블로그를 통해 소개했다. 머신러닝과 구글 머신러닝 개발 프레임워크 텐서플로용으로 개발된 TPU는 2015년 부터 구글 데이터센터들에서 사용돼 왔다

▲ TPU와 GPU,CPU 성능 비교표(자료=구글 블로그)

이번 벤치마킹 결과에 따르면 TPU는 현재 공급되고 있는 엔비디아의 GPU와 인텔의 CPU에 비해 15배에서 30배까지 성능이 빠른 것으로 나타났다. 이 프로세서가 실제로 판매에 들어가면 인공지능 관련 프로세서 시장에서 상당한 영향을 미칠 것으로 예상된다. TPU는 전통적인 프로세서에 비해 에너지 효율성도 높은 것으로 나타났다. 'TOPS/와트' 측정수치가 30배에서 80배까지 높다는 것.

인공지능 애플리케이션 개발에 들어가는 코드의 라인수도 매우 적다. 구글이 오픈소스로 공개한 ‘텐서플로우(TensorFlow)’ 기반의 머신러닝 프레임워크를 활용할 경우 신경망이 요구하는 코드가 100라인에서 1500라인 정도라고 한다.