Colab과 TPU and GPU

Colab을 내가 돌려보면서 내가 GPU인지 TPU인지 뭐를 통해 돌리는지도 모르고 시도한 것에 대하여 반성하잔 의미에서 글을 썼다.
별건 아니고 일단 CPU GPU TPU에 대한 개념에 대해서 알아보자.

CPU

중앙 처리 장치 약어 CPU는 전자 회로로, 컴퓨터 프로그램의 명령으로 지정된 기본 산술, 논리, 제어 및 입력 / 출력 작업을 수행하는 컴퓨터의 두뇌 역할을합니다.

GPU

GPU (Graphics Processing Unit)는 CPU와 함께 2D 및 3D 그래픽을 렌더링하도록 설계된 특수 전자 회로입니다. Gammer 문화에서 그래픽 카드라고도하는 GPU. 이제 GPU는 금융 모델링, 최첨단 과학 연구, 딥 러닝, 분석 및 석유 및 가스 탐사 등의 영역에서 계산 워크로드를 가속화하기 위해보다 광범위하게 활용되고 있습니다.

TPU

Tensor Processing Unit 약어 TPU는 기계 학습을 위해 특별히 개발되고 Google의 오픈 소스 기계 학습 프레임 워크 인 TensorFlow를 위해 맞춤화 된 맞춤형 내장 회로입니다. TPU는 2015 년부터 Google 데이터 센터에 전력을 공급해 왔지만 Google은 여전히 ​​다른 유형의 기계 학습에 CPU와 GPU를 사용합니다.

Colab TPU 확인하는 방법

colab에서 런타임->런타임 유형 변경으로 가면 저 화면이 뜨고 필요에따라 GPU , TPU를 설정한다.

출처 : https://svcministry.org/ko/dictionary/what-is-the-difference-between-gpus-cpus-and-tpus/