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Google은 18일, 기계 학습 알고리즘의 고속화에 특화된 커스텀 ASIC에 의한 자체 개발 칩 Tensor Processing Units(TPU)을 자사의 데이터 센터에서 이용하고 있다고 블로그에서 밝혔습니다.

TPU는 Google이 오픈 소스로서 제공하고 있는 기계 학습용 프레임워크 TensorFlow를 고속으로 동작시키기 위한 커스텀 칩으로서 기계 학습은 Google이 제공하는 서비스 중 스트리트 뷰, 음성 검색 결과를 처리하는 RankBrain, Inbox의 스마트 답장 등 100개 이상의 항목에 이용되고 있습니다.

TPU는 이미 1년 이상 구글의 데이터 센터에서 가동되어 기계 학습용으로 최적화가 진행 중이며 Google이 3월부터 제공하고 있는 개발자용 클라우드형 기계 학습 플랫폼 Google Cloud Machine Learning과 바둑 세계 챔피언 이세돌에게 압승한 알파고(AlphaGo)에 이용되고 있다고 밝혔습니다.

Server racks with TPUs used in the AlphaGo matches with Lee Sedol

< 네이처(Nature)지가 공개한 알파고, Fan Hui, 기타 인공 지능 머신의 바둑 단수 >

구글이 개발중인 인공지능(AI) 시스템 AlphaGo(알파고)가 화제가 되고 있다.

구글의 알파고는 바둑 경기로 타 인공 지능 시스템과의 경기에서 499승 1패, 최근에는 유럽 챔피언을 5승 0패로 완파하면서 IT 시장의 큰 관심을 받기 시작했다.

알파고 시스템은 바둑판 자체의 정보를 입력하고 관련 정보를 수 백만 노드로 구성한 12층 구성의 뉴럴 네트워크를 전개하여 정책 네트워크가 상대와의 경기에서 다음 수(방법)을 선택하고 가치 네트워크가 그에 따른 결과를 예측하는 구조로 동작한다. 

또, 과거부터 현재까지 바둑 달인들의 3000만 수가 넘는 경우의 수를 입력하고 훈련함으로써 57%의 확률로 다음 수를 예측, 이러한 방대한 연산 및 프로세스는 구글이 운영하는 구글 클라우드 플랫폼(분산형 x86 시스템)이 처리하는 말 그대로 "IT 기술의 집합체"로 평가할 수 있다.

과거 기계가 인간에 승리한 경우는 1997년 IBM의 딥-블루 머신이 체스 경기에서 세계 챔피언을 상대로 승리한 사례가 있으나 바둑 경기는 체스 경기가 포함하는 경우의 수와 비교가 불가한 방대한 수(10의 170제곱)를 나타내기 때문에 이번 알파고와 이세돌의 경기에 더 관심이 집중되고 있는 것.

구글은 이세돌과의 경기 예상에 대해 5:5 라는 다소 겸손한 자세를 취하고 있으나 알파고의 도전을 받아들인 현 세계 챔피언 이세돌은 최근 언론들과의 인터뷰에서 자신의 승리를 자신한다는 입장을 표명하며 세기의 "인간vs기계" 경기 결과에 세계인의 관심이 집중되고 있는 한편, 이 경기 결과는 IT와 과학이 융합된 인공지능(AI) 기술 분야의 진척 수준까지 파악할 수 있는 중요한 이정표가 될 것으로 보인다.