구글 TPU와 엔비디아 GPU의 비교

인공지능을 만들기 위해서는 3가지 요소가 필요하다.

그 3가지는 데이터 + 알고리즘 + 반도체 칩이다.

데이터는 인공지능의 원료로 학습의 대상이 되는 재료라고 보면 된다.

알고리즘은 인공지능의 두뇌로 데이터를 어떻게 요리하고 학습할지 결정하는 설계도이자 수학적 모델이다.

반도체 칩은 인공지능의 엔진으로 알고리즘을 기반으로 데이터를 처리하는데 필요하다.

현재의 인공지능은 고도화된 영역으로 진화되었으며 데이터가 더 많아지면서 더 복잡한 알고리즘이 필요한 상태이다.

그리고 복잡한 알고리즘과 더 많은 데이터를 돌리기 위해서 더 강력한 성능의 반도체 칩이 필요하게 되었다.

인공지능 반도체 칩을 주도하고 있는 것은 엔비디아의 GPU였고 현재까지 대다수의 인공지능이 엔비디아의 GPU를 기반으로 개발되었다.

그렇지만 인공지능의 발전이 가속화되면서 기업별로 특화된 반도체 칩이 필요하게 되었고 그 결과로 탄생하게 된 것이 구글의 TPU이다.

그럼 구글의 TPU와 엔비디아의 GPU는 무엇이 다른지 한 번 알아보도록 하자.

먼저 구글의 TPU는 인공지능 연산에 특화된 반도체로 그중에서도 특히 딥러닝 연산에만 최적화된 설계의 반도체라고 보면 된다.

반면에 엔비디아의 GPU는 범용으로 AI 뿐만 아니라 그래픽, 시뮬레이션 등 다양한 연산이 수행가능하다.

이는 TPU와 GPU의 장단점을 비교하면서 더 쉽게 이해할 수 있는데 TPU는 인공지능 연산 특화로 인해서 GPU 대비 하드웨어 비용이 40% 정도 싸다고 보면 된다.

그리고 전력 효율 측면에서도 TPU가 GPU대비 3분의 1 수준으로 적은 전력량을 사용한다고 보면 된다.

하지만 구글이 TPU는 구글 클라우드에서만 사용이 가능하고 딥러닝 외 연산에는 무용지물로 유연성이 부족하다.

반면에 엔비디아의 GPU는 CUDA 기반의 방대한 소프트웨어 자원 및 라이브러리를 제공하고 어떤 클라우드 서비스에서도 동작하는 범용성도 갖추고 있다.

결국 인공지능 개발 측면에서는 엔비디아의 GPU가 범용 개발이 가능해 더 유용할 수 있지만 전력소모량이 크고 GPU 자체의 가격이 비싸다는 단점으로 인해서 구글이 특화된 반도체 칩을 만든 것으로 풀이된다.

요약 : 엔비디아의 GPU가 인공지능 시대에 각광을 받으면서 필수품이 되었지만 비싼 반도체 칩 가격으로 인해서 빅테크에게는 너무 과한 투자로 비치게 되었다.

이런 상황에서 구글의 TPU가 특화된 성능을 기반으로 한 안정적인 개발을 지원하면서 가성비로 대응하고 있다고 보인다.

말하자면 엔비디아의 GPU는 모든 것을 제공하는 범용성의 끝판왕이라면 구글의 TPU는 오직 인공지능에만 특화된 효율성의 끝판왕이라고 할 수 있다.

인공지능 레이스에서 구글이 엔비디아의 의존도를 줄이고 자신들의 인공지능 개발에 최적화를 위해 시도했는데 생각보다 성능이 좋아 제미나이 개발에 더 큰 도움이 되고 있다.

너무 잘 만들어서 경쟁자들인 메타와 앤스로픽도 줄을 서고 TPU 사용을 시작한다고 하니 TPU가 인정을 받기 시작하는 기분이 든다.