“TPU vs GPU”

최근 구글에서 TPU가 개발되었다고 합니다.

 

엔비디아의 GPU에 대항하는 개념 또는 엔비디아 시장을 견제하는 경쟁상대 정도로 부각되는 느낍입니다.

 

그래서 오늘은 이 주제를 가지고 인공지능과 함께 풀어가보겠습니다.

 

“TPU vs GPU”라는 말이 어렵게 느껴질 수 있는데, 쉽게 말하면

AI를 굴리는 두 가지 다른 엔진이라고 생각하면 됩니다.

 

1️⃣ GPU = 스포츠카 / TPU = 초고속 대형 화물 기차

✔ GPU(그래픽카드)는?

• 원래 게임 그래픽을 빠르게 그리려고 만든 장치입니다.
• 이후 AI 학습에도 잘 맞아서 전 세계가 사용 중입니다.
• 스포츠카처럼 어디서나 잘 달리고, 여러 종류의 일을 다 처리할 수 있어서 다음의 영역에 활용됩니다.
  • 게임
  • 영상 렌더링
  • AI 학습
  • 시뮬레이션 등
• 매우 빠르고 범용적인 특징이 있습니다.

✔ TPU(구글의 AI 전용 엔진)는?

• 구글이 “AI만을 위해” 만든 장치입니다.
• AI가 계산하는 방식만을 위해 태어난 기계라서
  → “운전은 못 하지만, 레일 위에서는 미친 듯이 빠른 기차” 느낌입니다.
• 범용성은 낮지만, AI만큼은 GPU보다 훨씬 효율적으로 처리하게 됩니다.

 

2️⃣ ‘계산 속도’의 차이 — 물통으로 물 옮기기 비유

AI 계산은 “물(데이터)을 옮기는 작업”으로 비유해보겠습니다.

✔ GPU?

• 큰 물통(다양한 계산 장치) 여러 개 들고 왔다 갔다 하는 사람들.
• 물을 옮기는 양도 많고, 종류별 일을 잘합니다.

✔ TPU

• “AI용 물”만을 옮기도록 최적화된 사람들입니다.
• 한 번에 엄청난 양을 퍼 나르는 거대한 파이프라인이 땅속에 깔린 형태입니다.
• 파이프가 AI 계산 방식에 맞춰 설계돼 있어서
  → 같은 양의 물을 옮겨도 덜 지치고 더 빠르게 끝낼 수 있습니다.

 

3️⃣ 메모리(기억공간) — 책상 크기와 서랍장 비유

AI 모델은 계산하면서 필요 정보를 계속 들고 다녀야 하고,
메모리가 바로 그 “큰 작업 공간”입니다.

✔ GPU의 메모리

• 넓은 책상
• 충분히 크지만, 여러 사람이 일하려면 자리 부족할 수 있습니다.

✔ TPU의 메모리

• 아예 도서관 하나를 통째로 작업실로 쓰는 느낌입니다.
• 특히 Ironwood TPU의 경우
  → GPU 몇 개를 합친 크기의 메모리를 하나의 시스템 안에서 공유 가능하죠.
• 이런 “큰 공간” 덕분에
  • 더 큰 AI 모델
  • 더 긴 문장
  • 더 복잡한 연산
    을 끊김 없이 한 번에 처리하는 것이 가능합니다.

즉 “작업대가 너무 넓어서 책이 몇만 권 있어도 안 밀려나는 수준”.

 

4️⃣ 속도 — 도로의 차선 수로 이해하기

AI 연산 속도는 ‘한 번에 몇 개의 계산을 밀어 넣을 수 있냐’가 중요한데,
이를 도로 차선 수라고 생각해보면 쉬워지게 됩니다.

✔ GPU

• 8차선 고속도로 정도
• 차(데이터)가 빠르게 많이 지나갈 수 있습니다.

✔ TPU

• 80차선 초고속도로
• 각 차선이 “AI에 최적화된 길”이라
  → 속도도 빠르고, 교통체증도 훨씬 적습니다.

그래서 TPU는

• AI 모델 ‘학습’도 빠르지만 특히
• 추론(inference) 즉 “서비스 단계에서 답을 만들어내는 과정”이
  GPU보다 훨씬 빠르고, 전기 덜 먹고, 비용도 적게 소모됩니다.

 

5️⃣ 확장 규모 — 집 몇 채 vs 초대형 도시

AI는 하나의 칩만 쓰는 게 아니라
칩 수백 개, 수천 개를 연결해서 하나의 ‘초컴퓨터’처럼 사용합니다.

• GPU로 만든 시스템 → 큰 집 몇 채를 붙여 만든 빌라 단지
• TPU 팟(Pod) → 초대형 도시 하나
  • 수천 개의 칩이
  • 하나의 거대한 도로망 + 하나의 거대한 전력망처럼 연결됨
  • 데이터가 빠르게 흘러다니도록 아예 전체가 “AI만을 위해” 설계되었습니다.

즉, 클러스터(묶음)의 경우 규모 차이가 상상 이상으로 큽니다.

 

6️⃣ 요약 — 한 문장으로 이해하기

GPU는 ‘똑똑한 만능 스포츠카’, TPU는 ‘AI 계산만을 위해 만든 거대한 초고속 화물 기차’

AI 서비스 규모가 커질수록 TPU는

• 더 싸고
• 더 빠르고
• 더 효율적이고
• 더 큰 모델을 다룰 수 있습니다.

 

< TPU가 AI 산업에서 가지는 의미 >

— ‘대규모 AI 시대의 전용 고속도로’

지금까지 AI는 거의 엔비디아 GPU가 깔아놓은 길 위에서 작동했는데 다음과 같은 문제가 생겼어요.

• 모델이 커지니까 GPU 수백 개가 필요함
• 전기가 너무 많이 소요됨
• 속도도 점점 병목이 생김
• 비용 대비 효율이 떨어짐

이때 등장한 게 구글 TPU의 새로운 세대들인데,
이건 아예 **“AI 한정 초고속도로 + 기차 시스템”**을 새로 만든 느낌입니다.

특히 Ironwood TPU는
“이 정도 속도 + 이 정도 메모리 + 이 정도 효율성”이면
전 세계에서 가장 큰 모델들도 돌릴 수 있는 수준이라
사실상 “미래 AI 공장”을 통째로 새로 깔아버린 것으로 평가됩니다.

→ 즉, 초거대 모델 시대의 인프라가 GPU 중심에서 TPU 중심으로 일부 넘어가기 시작했다고 봐도 될듯합니다.

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< 엔비디아 vs 구글>

— ‘만능 스포츠카 vs 특화된 초고속 철도망’

둘은 싸우는 관계라기보다
아예 철학 자체가 다르게 해석될 수도 있습니다..

🔵 엔비디아(GPU)

• 누구나 쓸 수 있는 하드웨어
• 전 세계 AI 회사들이 주로 사용
• 범용성 최고
• AI뿐 아니라 게임, 연구, 시뮬레이션 등 다 처리
• 생태계가 매우 큼 (CUDA, 라이브러리, 개발자 커뮤니티)

→ “2000만 대의 스포츠카가 달리는 시장”

🔴 구글(TPU)

• 구글 내부 + 일부 클라우드 사용자만 사용
• 오직 AI 전용
• 규모가 커질수록 성능과 효율이 더 좋아짐
• 구글의 AI 서비스(검색, 유튜브, 번역 등)에 직접 사용
• 인프라 중심 전략

→ “일반인은 못 사지만 굴리기 시작하면 도시 단위로 작동하는 철도 시스템”

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💡 누가 이길까?

정답은 둘 다 각각의 영역에서 계속 강해질 것으로 예상합니다.

• 회사들이 ChatGPT, Gemini, Claud 같은 초대형 모델을 만들 때
  → TPU가 점점 강점을 보여줄 것입니다.
• 일반 개발자, 스타트업, 연구자들은
  → 여전히 GPU 생태계를 떠날 이유가 없습니다.

즉

“미래엔 GPU와 TPU가 서로 승부가 아니라 역할을 분담하면서 공존하는 시대”
가 될 가능성이 커보입니다..

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< 개발자나 일반 개인은 TPU를 어떻게 활용하게 될까요?>

여기서 중요한 건
TPU는 개인용 하드웨어로는 안 나올 가능성이 큽니다.
(구글이 절대 팔지 않음)

대신 이렇게 쓰이게 될 수 있습니다.:

✔ 1) 구글 클라우드에서 AI 돌릴 때

개발자가 모델 학습/추론을 구글 클라우드에서 돌리면
뒤에서 TPU가 돌아가는 방식.
“나는 그냥 API 쓰는데, 백엔드에서 TPU가 수백 개 굴러감.”

✔ 2) Gmail, YouTube, Google Docs 같은 서비스 강화

TPU를 쓰면 구글 서비스 자체가

• 더 빠르게 추론하고
• 더 정확하게 추천하고
• 더 똑똑한 AI 기능을 제공함

즉 사용자는 자기도 모르게 TPU의 혜택을 받게 되는 구조가 예상됩니다.

✔ 3) 개인이 AI 모델을 만들 때 비용이 내려갈 가능성

TPU가 효율이 너무 좋아서
미래에는
“AI 모델 쓰는 비용 자체가 싸지는 효과”가 생길 수 있습니다.

예를 들어

• 지금은 대형 모델 실행에 돈이 많이 드는데
• TPU 세대가 진화하면 훨씬 싸고 빠르게 제공될 수 있습니다.

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< TPU 시대가 오면 ‘모델 크기 자체가 초거대’ 해지는 변화>

TPU의 가장 큰 장점은 메모리인데,
이 말은 곧:

• 훨씬 더 거대한 AI 모델
• 훨씬 더 긴 텍스트를 한 번에 처리
• 훨씬 더 고해상도 및 복잡한 신호(예: 뇌파, 영상, 3D, 메타버스)를 직접 이해
• AI가 한 번에 더 많은 개념을 다루는 “초지능 가능성” 증가를 의미하게 됩니다.

즉

TPU는 ‘초거대 AI’ 시대를 현실로 만드는 핵심 기술
이라고 보면 됩니다.

이건 단순 성능 차이가 아니라
“AI의 형태 자체를 바꿀 수 있는 스케일의 변화”로 받아들여야 합니다.

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< 앞으로의 흐름>

정리하면…

① TPU는 초거대 모델 시대의 기반 인프라

AI의 크기도, 능력도 폭발적으로 늘릴 수 있게 됩니다.

② GPU는 여전히 AI 생태계의 중심

범용성 + 개발자 생태계가 여전히 거대합니다.

③ 개인은 TPU를 직접 만지지 않지만

구글 서비스나 AI API를 쓰면서
TPU의 혜택을 계속 받게 됩니다.

④ AI의 속도·규모·비용이 모두 급변하는 시대가 열림

이건 결국 AI 발전 속도 자체를 몇 배 앞당기는 효과가 발생합니다.

 

우린 어떤 식으로든 변화의 거센 파도를 맞이해야 합니다.

 

배우고 익히면서 실생활에 응용해야 합니다.

 

새롭게 만들어질 세상에 직접 참여해야 합니다.

 

거대한 변화의 물결을 직접 해쳐나가야 합니다.

 

그것이 도태되지 않는 길입니다.

 

생존을 위한 오직 한가지의 길입니다.