TPU와 GPU 비교분석(1)

TPU와 GPU 개념 및 장단점 비교정리

Nov 25. 2025

[이미지 출처: CNBC]

구글이 Gemini 3.0을 공개한 후 구글의 주가가 급등 중이다. 특히 Gemini 3.0 개발이 주로 TPU를 통해 이뤄짐에 따라 엔비디아의 GPU 독점시대가 끝난 것이 아닌가 하는 관측도 조심스럽게 제기되고 있다. 미래의 변화를 예측하기에 앞서 일단 TPU와 GPU의 개념을 다시 한번 정리하고 장단점을 비교정리해보고자 한다.

텐서 프로세싱 유닛(TPU)과 그래픽 처리 유닛(GPU)은 둘다 머신 러닝(ML)과 고성능 컴퓨팅(HPC)에 널리 사용되는 가속기이다. 두 장치 모두 워크로드 최적화를 목적으로 하지만, 설계, 사용 사례 및 다른 하드웨어와의 호환성 측면에서 차이가 있다.

먼저 TPU에 대해서 살펴보자.

TPU의 개념:

Tensor Processing Unit(TPU)은 Google에서 개발한 맞춤형 집적 회로이다. 특히 TensorFlow를 사용하여 생성된 머신 러닝 워크로드를 가속화하도록 설계되었으며. 범용 프로세서와 달리 TPU는 신경망에서 사용되는 수학적 연산에 최적화되어 있다.

TPU의 작동원리:

TPU는 시스톨릭 배열(systolic array)이라고 하는 행렬 처리 아키텍처를 사용한다. 이 아키텍처는 딥러닝 알고리즘의 핵심 연산인 대규모 행렬 곱셈을 효율적으로 실행할 수 있도록 한다.

각 TPU는 잠금 단계 리듬(lock-step rhythm)으로 명령을 실행하는 여러 처리 요소를 포함하고 있다. 즉, 각 요소는 서로 다른 데이터에 대해 동시에 동일한 연산을 수행하며, 이 기법은 데이터가 최소한의 메모리 액세스 오버헤드로 고정된 경로를 통과하도록 보장해준다.

범용 명령어 세트 대신 TPU는 텐서 대수에 맞춰진 데이터 경로를 사용하며, 이 기능을 통해 여러 연산을 병렬로 수행하여 특정 신경망 계산 유형의 지연 시간을 줄이고 처리량을 높일 수 있게 해준다.

TPU 사용 사례

TPU는 일반적으로 딥러닝 모델의 학습 및 추론이 빈번하고 성능이 중요한 환경에서 사용된다.

일반적인 TPU 응용 분야는 다음과 같다.

합성곱 신경망(CNN)을 사용한 이미지 분류.

변환기(트랜스포머)를 사용한 자연어 처리.

대규모 웹 서비스의 추천 시스템.

실시간 언어 번역.

TPU는 Google Cloud에 통합되어 있으므로 기업은 표준 하드웨어에서 며칠 또는 몇 주가 걸리는 대규모 AI 모델을 효율적으로 학습하는 데 TPU를 사용한다.

TPU의 장점

TPU는 특히 TensorFlow 기반 AI 워크로드에 적합한 성능을 제공하며, 주요 장점은 다음과 같다.

컨볼루션 및 고밀도 레이어와 같은 행렬 중심 연산에 대한 높은 처리량.

GPU 및 CPU에 비해 연산당 에너지 소비량 감소.

대규모 분산 AI 학습 작업에서 일관된 성능 제공.

Vertex AI를 포함한 Google 관리형 서비스 생태계 내 기본 지원.

TPU 단점

TPU는 많은 장점에도 불구하고 다음과 같은 다용성에 영향을 미치는 한계가 있다.

제한된 프레임워크 호환성. TPU는 TensorFlow에서 가장 잘 작동하며 PyTorch를 완벽하게 지원하지 않음.

제한된 가용성. TPU는 현재 Google Cloud를 통해서만 액세스 가능.

고정 기능 아키텍처. TPU는 AI가 아닌 작업이나 불규칙적인 계산 패턴에 대해 GPU보다 유연성이 떨어짐.

저수준 사용자 정의 기능이 부족. 하드웨어 및 소프트웨어 추상화 계층은 오버헤드를 발생시키고 특정 애플리케이션에 맞게 시스템을 미세 조정할 수 있는 기능이 제한됨.

다음으로 우리에게 익숙한 GPU에 대해서 정리를 해보자.

GPU의 개념:

그래픽 처리 장치(GPU)는 원래 이미지와 그래픽 렌더링을 위해 설계된 병렬 프로세서이다. 시간이 지남에 따라 GPU 아키텍처는 병렬 처리와 프로그래밍 가능한 특성으로 인해 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 머신 러닝에 매우 적합한 것으로 입증되었다. GPU는 이제 AI 개발의 핵심 요소이며, 다양한 플랫폼, 프레임워크 및 배포 환경에서 널리 지원되고 있다.

GPU의 작동원리:

GPU는 병렬로 연산을 실행하는 수천 개의 작은 코어로 구성되어 있으며, TPU와 달리 GPU는 다양한 계산 작업을 처리할 수 있는 범용 가속기이다. GPU는 CUDA(NVIDIA GPU용) 및 OpenCL과 같은 소프트웨어 플랫폼을 사용하여 이러한 코어에서 병렬 프로그램을 효율적으로 실행할 수 있다.