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NPU vs GPU vs TPU 비교 분석: AI 가속기 3대장, 언제 무엇을 써야 할까? NPU vs GPU vs TPU 비교 분석: AI 가속기 3대장, 언제 무엇을 써야 할까?AI가 대중화되면서 “내 노트북/스마트폰엔 NPU가 있다”, “서버는 GPU가 필수다”, “구글은 TPU로 학습한다” 같은 말이 흔해졌습니다. 그런데 셋은 같은 ‘AI 칩’으로 묶이지만, 설계 목적과 강점이 꽤 다릅니다. 이 글은 목적–구조–성능/효율–활용 시나리오 관점에서 NPU·GPU·TPU를 한 번에 비교 정리합니다. I. 한눈에 보는 핵심 요약결론부터 말하면, GPU는 범용 병렬 가속기로 학습/추론 모두에 강하고, NPU는 온디바이스 추론에 특화된 저전력 “기기 속 AI 전용 엔진”이며, TPU는 구글이 데이터센터 규모 AI를 위해 만든 전용 ASIC입니다. 구분NPUGPUTPU정체성온디바이스 AI 전용범용.. 2026. 1. 31.
[#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. 1. TPU와 GPU, 한 줄 정의1) 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 칩내.. 2025. 12. 3.
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