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클라우드 가속기(TPU·GPU)
대규모 모델 학습과 추론을 위해 클라우드에서 제공되는 하드웨어 가속기인 TPU와 GPU는 서로 다른 워크로드 특성에 맞춰 최적의 성능을 내도록 설계되어 있다. 기사에서는 Mirendil이 Google의 TPUs와 Nvidia의 GPUs를 모두 활용해 워크로드를 칩 특성에 맞게 배치한다고 보도되었다. 이런 혼합 활용은 비용과 처리 효율을 낮추는 핵심 수단으로 제시된다.
클라우드 가속기(TPU·GPU)
대규모 모델 학습과 추론을 위해 클라우드에서 제공되는 하드웨어 가속기인 TPU와 GPU는 서로 다른 워크로드 특성에 맞춰 최적의 성능을 내도록 설계되어 있다. 기사에서는 Mirendil이 Google의 TPUs와 Nvidia의 GPUs를 모두 활용해 워크로드를 칩 특성에 맞게 배치한다고 보도되었다. 이런 혼합 활용은 비용과 처리 효율을 낮추는 핵심 수단으로 제시된다.
