Google의 오픈 소스 TPU 마이크로벤치마크 스위트는 개발자에게 네트워크, 컴퓨팅, HBM, 호스트 전송 및 어텐션 구성 요소 전반에 걸쳐 세분화된 성능 메트릭을 제공하여 실제 하드웨어 기능을 검증할 수 있도록 합니다. 이러한 벤치마크를 활용하여 루프라인 모델을 구축함으로써 엔지니어는 머신러닝 워크로드가 컴퓨팅, 메모리 또는 네트워크 바운드인지 정확하게 진단할 수 있습니다. 이 경험적 기준선은 커널 튜닝, 메시 샤딩 및 재자료화와 같은 대상 소프트웨어 최적화를 직접적으로 안내하여 대규모 모델 배포를 위한 하드웨어 활용도를 극대화합니다.