TPU의 실제 성능을 정확하게 측정하기 위해서는 단순한 사양 확인을 넘어, 구체적인 워크로드 환경에서의 측정이 매우 중요합니다. Google은 이를 위해 TPU의 핵심 기능 영역인 Network, Compute, HBM, Host Transfer, 그리고 Ragged-Paged Attention(RPAv3)을 평가할 수 있는 microbenchmark suite를 제공하고 있습니다. 이 도구들을 활용하면 하드웨어의 이론적 한계치인 'Speed-of-Light(SOL)'를 기준으로 현재 워크로드가 Compute-bound, Memory-bound, 또는 Network-bound 중 어디에 해당하는지 진단할 수 있습니다. 이를 통해 개발자들은 Kernel selection, Sharding 및 mesh tuning, Rematerialization과 같은 최적화 전략을 선택하여 TPU의 잠재력을 극대화할 수 있습니다. 특히 Ironwood(TPU 7x) 아키텍처 사례를 통해, microbenchmarks가 어떻게 실제 training step time을 단축하는 데 기여하는지 상세히 설명하고 있습니다.