[#621-T-38] 구글 TPU vs 엔비디아 GPU 완전 비교 가이드

구글 TPU vs 엔비디아 GPU, 뭐가 다른가?

“딥러닝을 돌릴 때 TPU가 더 좋은가, GPU가 더 좋은가?” 헷갈리는 두 가속기의 개념·용도·장단점을 한 번에 정리합니다. TPU란? GPU란? AI 가속기 비교 딥러닝 인프라: TPU는 구글이 설계한 AI 전용 행렬 연산 칩, GPU는 엔비디아가 만든 그래픽 + AI 범용 가속기입니다. TPU는 구글 클라우드 전용, GPU는 전 세계 표준이라고 보면 이해가 쉽습니다.

 

TPU vs. GPU

 

1. TPU와 GPU, 한 줄 정의

1) TPU (Tensor Processing Unit)

TPU는 Google이 직접 설계한 AI 전용 ASIC(특수 목적 칩)입니다. 이름 그대로 텐서(Tensor) 연산, 즉 대규모 행렬 곱에 특화되어 있습니다.

• 딥러닝 학습·추론용으로 설계된 전용 칩
• 내부에 시스톨릭 어레이(systolic array)를 사용해 행렬 연산을 대량 병렬 처리
• Google Cloud에서 제공하는 TPU VM / TPU Pod 형태로 주로 사용

2) GPU (Graphics Processing Unit)

GPU는 원래 그래픽 처리를 위해 만들어졌지만, 지금은 AI 학습·추론의 사실상 표준입니다. 특히 엔비디아 GPU는 딥러닝 생태계의 중심 역할을 하고 있습니다.

• 수천 개의 코어로 구성된 대규모 병렬 연산 장치
• 그래픽 렌더링 + 과학 계산 + 딥러닝까지 다 가능한 범용 가속기
• CUDA, cuDNN, TensorRT 등 방대한 소프트웨어 생태계 보유
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2. 구조적 차이: 어떻게 설계되어 있나?

구분	TPU	GPU
아키텍처	대형 시스톨릭 어레이 기반 행렬 연산 유닛 + HBM 메모리. 같은 연산을 반복적으로 수행하는 딥러닝에 최적화.	수천 개의 병렬 코어(SM, CUDA 코어)와 텐서 코어, 그래픽 파이프라인을 함께 포함한 범용 구조.
설계 철학	“행렬 곱을 최대한 빠르고, 전력 효율 좋게 처리하자”에 올인한 전용 칩	“그래픽 + HPC + AI 등 다양한 워크로드를 유연하게 처리하자”는 범용 가속기
데이터 타입	BF16, FP16, INT8 등 저·중 정밀도 연산에 최적화	FP64(과학 계산), FP32, FP16, BF16, INT8 등 다양한 정밀도 지원
확장 방식	TPU Pod로 수백·수천 칩을 고속 네트워크로 묶어 거대 클러스터 구성	GPU 서버/노드를 여러 대 묶어 GPU 클러스터 구성

 

3. 사용하는 입장에서의 차이

1) 어디서 쓸 수 있나?

• TPU – Google Cloud(GCP)에서 TPU 인스턴스를 생성해 사용하는 방식이 일반적입니다. 온프레미스(내부 서버)에 직접 장착해서 쓰는 형태는 거의 없고, 사실상 클라우드 전용이라고 보면 됩니다.
• GPU – 클라우드(AWS, Azure, GCP 등)에서도 쓰고, 로컬 워크스테이션, 온프레미스 데이터센터에서 직접 GPU 카드를 장착해 쓰는 것도 가능합니다.

2) 개발 환경·생태계

항목	TPU	GPU
프레임워크	TensorFlow, JAX에 특히 최적화. 일부 PyTorch도 지원(하지만 선택지는 제한적).	PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX Runtime 등 거의 모든 프레임워크가 GPU를 1차 타겟으로 지원.
도구·라이브러리	TPU XLA 컴파일러, Google Cloud 도구에 밀접하게 통합.	CUDA, cuDNN, NCCL, TensorRT, Triton 등 방대한 AI/HPC 생태계.
러닝 커브	GCP·TPU 환경을 별도로 이해해야 해서 조금 더 진입 장벽이 있을 수 있음.	튜토리얼·예제·블로그가 매우 많고, 사실상 업계 표준이라 학습 자료가 풍부.

 

4. 성능·효율 관점에서의 비교

1) 처리 성능과 전력 효율

• TPU: 순수한 행렬 연산 성능(Throughput)과 전력당 성능(Performance per Watt)에서 매우 경쟁력 있음.
• GPU: 절대적인 연산 성능도 높고, 메모리 용량·대역폭·유연성 측면에서 강력함.

실제로는 “TPU가 GPU보다 무조건 더 빠르다/느리다”라기보다는, 모델 구조, 프레임워크, 배치 사이즈, 클러스터 구성 방식에 따라 유불리가 갈립니다.

2) 유연성과 범용성

• TPU는 딥러닝, 특히 대규모 행렬 연산 위주의 워크로드에는 매우 강하지만 비표준 연산이나 특이한 커스텀 커널에는 제약이 있을 수 있습니다.
• GPU는 그래픽, 시뮬레이션, 비디오 인코딩, 과학 계산 등 딥러닝 밖의 용도까지 아우르는 범용 가속기입니다.

 

5. 어떤 상황에서 무엇을 선택할까?

1) 다음과 같은 경우라면 TPU 고려

• 클라우드 인프라를 Google Cloud 중심으로 운영하고 있다.
• TensorFlow/JAX 기반 워크로드 비중이 높다.
• 거대한 모델을 TPU Pod로 대량 병렬 학습하는 것이 핵심 과제다.
• 전력 효율/인프라 비용 최적화 측면에서 TPU 가격·성능 구조가 더 유리하다.

2) 다음과 같은 경우라면 GPU 선택이 더 자연스러움

• 이미 PyTorch + 엔비디아 GPU 조합으로 팀·코드베이스가 굳어져 있다.
• AWS, Azure, 온프레미스 등 여러 환경에서 동일한 코드로 돌리고 싶다.
• 딥러닝 외에도 그래픽, 시뮬레이션, 비디오 처리 등 다양한 워크로드를 가속해야 한다.
• 생태계(튜토리얼, 커뮤니티, Stack Overflow, GitHub 예제) 지원이 중요한 팀이다.

 

TPU vs. GPU, 그리고 Google이 장기적으로 AI 경쟁에서 승리할 수 있는 이유 | GeekNews

 

6. 한 번에 정리하는 결론

정리하면, TPU와 GPU는 둘 다 AI를 가속하는 칩이지만 철학이 다릅니다.

• TPU = 구글이 만든 AI 전용 행렬 연산 칩.
  GCP 기반, 대규모 딥러닝 학습·추론에 최적화된 전용 무기에 가깝습니다.
• GPU = 엔비디아가 만든 범용 병렬 가속기.
  그래픽부터 AI까지 모두 담당하는, 산업 전반의 기본 인프라 역할을 합니다.

그래서 “뭐가 더 좋냐?”라는 질문보다는, “내 서비스/연구 환경이 어디에 있고, 어떤 워크로드를 주로 돌릴 것인가?”를 먼저 정한 뒤 그에 맞춰 TPU vs GPU를 선택하는 게 더 현명한 접근입니다. 이 글은 TPU와 GPU의 개념을 이해하기 쉽게 설명하기 위한 요약 정리이며, 실제 제품별 세부 스펙(세대별 FLOPS, 메모리 구성, 가격 등)은 각 세대에 따라 달라질 수 있습니다.