ASIC의 의미와 TPU 개념에 대해 알아봅시다.
ASIC 의미 및 TPU 개념 이해
ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)란 반도체 사용자가 특정한 목적과 용도에 맞게 반도체를 주문하고, 반도체 제조회사가 사용자의 주문에 따라 반도체를 설계, 제작하는 기술을 말한다. ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit) 회로)는 “맞춤형 반도체”라고도 합니다. ASIC은 범용 IC(집적회로) 반도체와 달리 사용자의 요구에 맞춰 특정 기능을 갖도록 새롭게 설계·제작된 ‘특정 목적 IC’다. TPU 개념(텐서 처리 장치)은 구글 주식회사자체 개발한 인공지능 칩입니다. TPU는 구글의 인공지능(AI) 머신러닝 엔진인 텐서플로우(Tensor Flow)에 최적화된 반도체다. TPU(텐서 처리 장치)는 일반적인 CPU(중앙처리장치)GPU(그래픽처리장치)보다 15~30배 빠르고, 소비전력당 인공지능 계산 성능도 30~80배 높은 것으로 알려져 있다. TPU는 알파고 리와 알파고 제로에 모두 탑재되는 반도체다.
ASIC 의미 및 TPU 개념 설명
ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)은 범용 반도체와 달리 특정 목적에 맞게 제작되는 맞춤형 반도체를 말한다. ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)은 반도체 사용자가 특정 목적을 위해 반도체를 주문하여 제작되는 반도체입니다. 제조회사가 이에 맞춰 설계하고 제작하는 기술이다. ASIC(Application-Specific Semiconductor)은 특정 목적에 맞게 맞춤 제작되는 반도체입니다. TPU 개념(Tensor Process Unit)은 구글이 개발한 머신러닝 알고리즘(Machine Learning Algorithm)입니다. 알고리즘에 특화된 맞춤형 칩인 ASIC의 일종이다. TPU는 구글이 개발한 인공지능(AI) 머신러닝 엔진인 텐서플로우(Tensor Flow)에 최적화된 반도체다.[ASIC과 TPU 2가지 비교]
ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)은 특정 목적을 위한 집적 회로입니다. ASIC은 범용이 아닌 특수 목적을 위한 대규모 집적회로(LSI)다. ASIC(Custom-Specific Semiconductor)은 반도체 사용자나 반도체 소비자가 대규모 집적회로에 대한 사양을 설정하고 반도체 제조사에 맞춤형 제조를 의뢰해 제조할 수 있는 기술이다. 대표적인 예가 ASCP(특정 애플리케이션 주문 제품)입니다. 반도체 제조사가 특정 목적을 위해 자체적으로 제품을 설계, 제조, 판매하는 형태도 있다. 주로 반도체 제조업체에서 생산되는 반도체를 ASSP(특정 응용 표준 제품)라고 합니다.[ASIC의 2가지 분류]
ASCP는 요청 시 사용자의 요구 사항에 맞게 처음부터 회로를 설계하고 제조한 완전 맞춤형 집적 회로입니다. 이 경우 일부 표준화된 설계를 고객의 요청에 맞게 사용, 조정 및 처리할 수 있습니다. 이런 경우를 세미 커스텀 IC라고 합니다. 세미 커스텀 IC가 아닌 풀 커스텀 IC로 제작하면 고집적도가 가능하고, 대량 생산하면 가격도 낮출 수 있지만 설계와 제작에 많은 시간이 걸린다. TPU(Tensor Processor Unit)는 구글이 개발한 인공지능 칩이다. TPU는 2016년 이세돌 9단과 대결한 바둑 인공지능 ‘알파고 리’와 그 후속 인공지능 ‘알파고 제로’에 모두 탑재됐다. IC칩이에요. AlphaGo에는 총 48개의 TPU가 탑재되어 있습니다. AlphaGo Zero는 더욱 최적화되어 TPU 4개만 탑재되었습니다. TPU는 구글이 바둑 플레이 시 바둑 이동 횟수를 계산하는 영역에 최적화되어 있으며, 구글이 서비스로 제공하는 언어 번역 서비스, 검색 서비스, 이미지 인식 등에 사용된다. 기술 등에서도 사용됩니다. 구글의 인공지능 음성비서 서비스, 구글 어시스턴트, 구글 번역, 구글 지도 등 다양한 구글 서비스에 사용됩니다. TPU 1세대는 2016년 5월 처음 발표됐다. 그리고 2017년에는 2세대 TPU가 출시됐다. TPU는 Google이 맞춤 개발한 ASIC입니다. 기계 학습 워크로드를 더 빠르게 처리하는 데 사용되며 데이터 분석 및 딥 러닝에 사용됩니다. NPU(신경처리장치)여러개를 모아놓은 하드웨어입니다. 벡터 연산과 행렬 연산의 병렬 처리에 특화된 것으로 알려져 있습니다. 기존의 범용 중앙처리장치인 CPU(Central Processor Unit)가 직렬처리가 가능한 칩이라면, TPU는 GPU와 함께 병렬처리가 가능한 칩이다. Google은 TPU 하드웨어를 판매하지 않으며 정보도 제공하지 않습니다. ASIC(주문형 집적 회로)은 특정 목적을 위해 여러 기능을 통합한 집적 회로입니다. ASIC은 응용프로그램별 집적회로라고 합니다. ASIC은 라우터, 스위치 등 네트워크와 디지털 카메라, 복사기 등 영상 처리가 필요한 기기에도 사용된다. TPU(Tensor Processor Unit)는 Google의 특화된 기계 학습 알고리즘입니다. ASIC으로서 매트릭스 연산과 같은 신경망에 최적화되어 있습니다. SoC(시스템 온 칩)는 여러 LSI를 통합하여 전체 시스템이 단일 시스템처럼 작동할 수 있는 집적 회로를 의미합니다. 시스템 온 칩(System-on-Chip)은 크기가 작고 전력 소비를 줄이고 고속으로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. ASIC은 비트코인과 같은 채굴 목적으로도 제작됩니다. CPU, GPU, FPGA에 비해 칩 크기를 줄일 수 있고, 전력 소모도 줄일 수 있다.