TPU vs GPU 성능,전력 효율,개발 편의성 까지 총정리

TPU와 GPU 차이

먼저 아주 쉽게 비유해볼게요.

TPU는 인공지능 계산만 무척 잘하는 '전문가 계산기'라면,
GPU는 게임, 영상, 인공지능 등 여러 일을 다 잘 해내는 '만능 공구'라고 생각하면 돼요.

그럼, 이 기본 이미지를 바탕으로 조금 더 깊이 들어가 볼게요.

 

 1.TPU란? 

 

 

 

 

 

 

 

TPU는 구글에서 AI 계산을 위해 직접 만든 특별한 칩이에요.
게임이나 영상 편집 등은 잘 못하지만, 인공지능이 많이 사용하는 '행렬 곱셈' 같은 계산에는 정말 빠르고 정확하죠.

 예를 들어,

게임 못함

영상 편집도 힘듦

하지만 AI 계산만큼은 누구보다 빠름!

 기술적으로 보면

시소릭 어레이라는 구조를 써서 아주 많은 행렬 연산을 한 번에 해낼 수 있어요.
메모리 대역폭도 AI 연산에 딱 맞게 최적화했죠.
그리고 XLA라는 컴파일러가 들어가서, 연산 과정을 칩에 알맞게 바꿔줍니다.

 요점: 딥러닝 학습·추론을 최대한 효율적으로!

 

 2.GPU란? 

 

 

 

 

 

GPU는 원래 게임 그래픽을 예쁘게 그리려고 만들어진 칩이에요.
그런데 여러 작업을 동시에 처리하는 게 워낙 강해서, AI 작업에도 아주 잘 맞았죠.

 예를 들어,

그림 잘 그리고

게임 잘 돌리고

AI 계산도 OK!
 그래서 진짜 만능 도구 같아요

기술적으로 보면

여러 연산을 동시에 돌릴 수 있는 구조(SM 기반의 병렬 처리)를 가졌고,
딥러닝 가속용 '텐서 코어'도 들어가 있어요.
무엇보다 포트럭, 텐서플로우 등 다양한 생태계에서 광범위하게 쓰이고 있죠.

 요점: 여러 종류의 병렬 연산을 빠르고 유연하게 처리!

 TPU vs GPU 성능, 누가 어떤 작업에 강할까?

 

 3.TPU가 특히 빠른 경우

 

 

 

 

 

 

 

초대형 Transformer 같은 거대한 모델 학습
큰 배치 사이즈 운영
대규모 행렬 연산 작업
XLA 최적화가 잘 되는 구조
전력 대비 효율 높은 작업

 대형 딥러닝 학습에서 최고의 성능 발휘

 

 4.GPU가 더 좋은 경우

 

 

 

 

 

소형 모델이나 구조가 다양·복잡한 모델(GNN 등)
커스텀 오퍼레이터가 필요한 작업
실험·연구 세팅이 잦은 환경
여러 정밀도(FP32/FP16/INT8/FP8 등) 활용
라이브러리와 생태계가 다양한 경우

 개발 유연성, 연구·실험 생산성에서 강점

 전력·공간 효율

 TPU
전력 한 단위당 성능이 매우 뛰어나서, 큰 데이터센터에 특히 적합해요.

 GPU
범용성이 큰 장점이라 때론 전력 효율이 조금 떨어지지만,
최근 A100, H100 등에서는 효율도 꽤 올라갔어요.

 

5.비용 구조

 

 

 

 

 

 

 TPU(ASIC)
ASIC 구조라 설계·제작 초기 비용이 많이 들고, 구글처럼 대량 생산해야 효율이 납니다.
일반 개인이나 기업이 직접 살 수 없고, 주로 클라우드를 통해서만 써요.

 GPU
범용 제품이라 따로 구매해 서버에 꽂을 수 있어요.
최근 AI 열풍 때문에 가격이 많이 오르긴 했죠.

실제 비용 (온프레미스 vs 클라우드)

 온프레미스(직접 서버 꾸리기)
TPU: 사실상 불가능
GPU: 직접 사서 서버 만들 수 있음

클라우드 활용
TPU는 특정 작업에선 처리량 대비 비용이 더 나올 때가 많아요.
하지만 모델 구조나 배치 크기에 따라 결과가 달라집니다.
 결국 벤치마크가 답!

 

 

 

 

 

 

 

 

개발·생태계

TPU

XLA 기반 구조라 "TPU에 딱 맞는" 방식으로 모델을 짜야 성능이 납니다.
커스텀 오퍼레이터나 디버깅 도구가 부족한 편이에요.
TensorFlow와 궁합이 가장 좋고, PyTorch-XLA는 아직 완벽하진 않아요.

GPU

PyTorch, CUDA 환경이 업계 표준처럼 자리 잡았고,
Triton, cuDNN, TensorRT 등 다양한 도구가 잘 갖춰져 있어요.
연구부터 실제 서비스까지 이어지는 과정이 훨씬 매끄럽죠.

 실무에서의 선택 팁

 이런 경우 TPU 추천!

초대형 Transformer 모델 학습
엄청난 양의 데이터로 빠르게 학습/추론
전력과 공간 최적화가 결정적인 대형 데이터센터

 이런 경우 GPU 추천!

새로운 실험이 잦거나,
모델 구조가 자주 바뀌는 환경,
혹은 직접 서버를 구축해 운영하고 싶을 때

이렇게 비교하면, 상황에 따라 어떤 칩이 더 자신에게 잘 맞는지 한눈에 알 수 있습니다.

 

 

 

 

 

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