GPU와 TPU, 둘의 차이점과 누가, 왜 필요한가?

요즘 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서, “AI가 잘 동작하려면 좋은 컴퓨터가 필요하다”는 말이 자주 나오곤 합니다. 그런데 이 ‘좋은 컴퓨터’라는 건 단순히 CPU만 강한 PC를 말하는 게 아니라, AI 연산에 특화된 칩셋까지 포함됩니다. 이 중 대표적인 것이 바로 Graphics Processing Unit (GPU) 와 Tensor Processing Unit (TPU) 입니다.

 

• GPU는 원래 그래픽 처리, 영상 렌더링을 위해 만들어졌지만, 다양한 병렬 연산에 능하고 성능이 높아지면서 AI 연산(머신러닝·딥러닝)에도 널리 활용되고 있습니다.
• TPU는 GPU와 달리, 처음부터 AI (신경망, 행렬 연산 등) 전용으로 설계된 반도체입니다.

즉,

• GPU = “다목적 만능 선수”
• TPU = “AI 연산 전용 특화 선수”

라고 비유할 수 있습니다.

 

 

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GPU가 뭔가요?

• GPU는 원래 컴퓨터 그래픽 — 게임, 3D 렌더링, 영상 처리 등을 빠르게 하기 위해 개발된 반도체입니다. 화면의 수많은 픽셀을 동시에 계산해야 하다 보니, 많은 코어를 활용해 병렬 처리에 적합한 구조를 가집니다.

GPU

• 하지만 이 병렬 처리 구조는 그래픽뿐 아니라, ‘벡터 연산’, ‘행렬 연산’처럼 계산량이 많고 반복적인 수학 연산에도 매우 적합합니다. 덕분에 머신러닝이나 딥러닝이 본격화되면서 GPU는 자연스럽게 AI용 가속기로도 활용되기 시작했습니다.
• 현재 대부분의 AI 실험실, 연구소, 기업에서는 GPU를 활용해 딥러닝 모델을 학습하거나 추론(inference)합니다. 또한, GPU는 그래픽·영상, 과학 계산, 일반 프로그래밍 등 다양한 용도에 두루 쓰일 수 있는 유연성을 지닙니다.

즉, GPU는 “AI도 잘하고, 그 외 일반 컴퓨팅, 그래픽, 과학 계산 등 모두 가능한 범용 가속기”입니다.

 

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TPU는 뭐가 다른가요?

TPU는 GPU와는 설계 목적부터 다릅니다.

• TPU는 미국 기업 Google 이 머신러닝 / 딥러닝(신경망) 작업만을 위해 특별히 설계한 ‘AI 전용 반도체’입니다. 이 칩은 대량의 “텐서 연산(tensor operations)” 즉, 행렬 곱셈(matrix multiplication), 벡터 연산(vector ops), 합성곱 연산(convolution) 등 — 딥러닝에서 핵심적으로 많이 쓰이는 수학 연산 — 에 최적화되어 있습니다.

TPU

• 특히 TPU는 “같은 계산을 하기 위해 GPU보다 전력을 덜 쓰고, 훨씬 효율적으로 연산을 수행”하도록 설계되었습니다. 덕분에 대규모 AI 모델의 학습이나 추론을 할 때, GPU보다 빠르거나 비용 대비 효율이 좋다는 평가를 받습니다.
• 다만 이런 장점은 “AI 연산 전용”이라는 전제 하에서 나옵니다. 즉, 일반 프로그램 실행, 그래픽 렌더링, 과학 계산 등 GPU처럼 다양한 용도에 쓰이기는 부적합합니다. 또한, 현재 TPU는 대부분 클라우드 환경(예: Google Cloud)에서만 서비스되고, 일반 소비자용 PC에 장착하는 방식으로는 널리 보급되어 있지 않습니다.

요약하면, TPU는 “AI를 돌릴 때만 쓰이는 ‘전문 연산 엔진’”입니다.

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GPU vs TPU — 어떤 상황에 어떤 걸 써야 할까?

조건 및 상황	GPU 추천	TPU 추천
AI를 포함해 일반 프로그래밍, 그래픽, 영상 처리, 과학 계산 등 다양한 작업을 한다	✅ 범용성 좋음	❌ 비효율 또는 비지원
대형 AI 모델 학습 / 추론이 많고, 연산 비용·전력 효율을 줄이고 싶다	⚠️ 가능하지만 비용·전력 부담 큼	✅ 뛰어난 효율 & 속도
시장에서 쉽게 확보 가능한 하드웨어	✅ GPU는 다양한 업체 제품 많음	⚠️ TPU는 구글 중심, 구매/사용 제약 존재
특정 AI 프레임워크 (예: TensorFlow, JAX) 중심으로 작업	✅ 잘 호환됨	✅ 최적화 가능 — 특히 TensorFlow에서는 효과 큼

• 일반 사용자나 개발자에게는 GPU가 훨씬 ‘만능’이고 접근성도 좋습니다.
• 반면, 클라우드 인프라, 대형 AI 모델 학습, 비용/전력 효율을 고민하는 기업이나 연구소라면 TPU가 상당히 매력적입니다.
• 결국 “무엇을 목표로 하느냐”에 따라 선택이 달라집니다.

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요즘 왜 TPU가 주목받나?

최근 몇 년 사이, 생성형 AI, 대형 언어 모델(LLM), 대규모 추천 시스템, 이미지 생성 AI 등 대형 딥러닝 모델이 급증했습니다. 이런 모델들은 엄청난 양의 행렬 연산을 필요로 하고, 그만큼 계산량과 전력 소모가 커집니다.

• 이런 환경에서는 단순히 “연산 속도”나 “병렬 처리 능력”만큼이나, “전력 효율”, “운영 비용”, “스케일 확장성”이 중요해졌습니다.
• TPU는 이런 요구를 충족하도록 처음부터 설계된 칩셋입니다. 즉, “많은 연산을 동시에, 빠르게, 그리고 효율적으로” 처리할 수 있어 대형 AI 모델을 돌리는 데 유리합니다.
• 그래서 최근엔 단순히 GPU 위주였던 AI 인프라가, TPU를 포함한 혼합 인프라로 확산되기 시작했습니다.

이런 변화가, “GPU만이 아니라 TPU 중심의 AI 생태계가 중요해질 수 있다”는 기대를 불러일으키고 있습니다.

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그래서 정리하자면…

• GPU = “다목적 병렬 연산 프로세서” → 그래픽, 영상, 과학 계산, AI까지 모두 가능한 범용성
• TPU = “AI 전용 연산 가속기” → 딥러닝·신경망·행렬 연산에 최적화, 효율 & 고성능 / 하지만 용도 제한

이렇게 기억해 놓으시면 좋을 것 같네요.저도 요새 구글의 TPU 관련 기사를 보고 이게 뭔가 하고 알아봤는데 GPU 와는 좀 더 다른 개념이어서 새로운 지식을 늘어난 느낌입니다. 정말 배울게 많은 세상입니다.