본문 바로가기
카테고리 없음

TPU vs GPU, 뭐가 다를까?

by 포트리스맨 2025. 12. 1.

AI 시대가 열리면서 뉴스에서
“엔비디아 GPU”, “구글(알파벳) TPU”, “AI 반도체”라는 말이 정말 많이 등장한다.
하지만 초보자 입장에서는 이 둘이 정확히 뭐가 다른지가 가장 헷갈린다.

아래에서는 GPU와 TPU의 개념,
그리고 무슨 차이가 있고 어디에 쓰이는지
딱 필요한 만큼만 쉽게 정리했다.


1. GPU와 TPU를 가장 쉽게 설명하면

GPU = 여러 일을 동시에 잘 처리하는 ‘다재다능한 칩’

게임 그래픽을 처리하던 기술이 발전해
지금은 AI 연산에도 많이 사용된다.
대표 기업이 엔비디아.

TPU = AI만 빠르게 처리하도록 만든 ‘전용 칩’

구글(알파벳)이 직접 설계한 AI 전용 프로세서.
특히 딥러닝 연산을 초고속으로 하기 위해 만들어짐.

즉,

  • GPU = 범용형(여러 가지 작업 가능)
  • TPU = 특화형(AI만 빠르게)

이 차이가 핵심이다.


2. 왜 GPU가 먼저 유명해졌을까?

GPU는 원래 게임 그래픽용 칩이었다.
그런데 이 구조가 AI 계산 방식과 우연히 잘 맞아서
AI 연구자들이 GPU를 쓰기 시작했다.

그 결과:

  • 시장이 빠르게 커지고
  • 엔비디아가 AI 반도체 시장을 사실상 장악

지금의 “엔비디아 전성시대”가 된 것이다.

GPU의 특징은 이렇다.

  • 이미지·영상·AI 등 폭넓은 작업 가능
  • 다양한 기업이 쉽게 적용 가능
  • 성능·유연성·생태계가 매우 넓음

그래서 AI 개발자들은 기본적으로 GPU부터 사용한다.


3. 그러면 TPU는 왜 등장했을까?

구글은 구글 검색, 유튜브, 지도, 번역 등
엄청난 양의 데이터를 처리해야 한다.

그런데 AI 모델이 커지면서
GPU만으로는 속도와 효율이 부족해졌다.

그래서
“AI만 빠르게 처리하는 칩을 직접 만들자!”
라는 목표로 만든 것이 TPU다.

TPU 특징:

  • AI 연산 중에서도 특히 딥러닝 학습과 추론 용도
  • GPU보다 전력 효율이 훨씬 좋음
  • 구글 데이터센터에서 대형 AI 모델 학습에 사용
  • 일반 사용자용이 아니라 구글 클라우드에서만 제공

즉, TPU는 구글의 방대한 서비스 운영을 위한 전략적 칩이다.


4. TPU vs GPU 핵심 차이 요약 (표 없이 서술형)

① 목적 자체가 다르다

  • GPU → 원래 그래픽 처리용, 지금은 AI까지 포함한 범용 칩
  • TPU → 처음부터 AI(특히 딥러닝)만을 위해 만든 전용 칩

② 사용 범위가 다르다

  • GPU → 전 세계 기업이 다 쓸 수 있음
  • TPU → 구글 클라우드에서만 제공되는 제한된칩

③ 속도와 효율이 다르다

  • TPU → AI 연산에서 특정 작업은 GPU보다 훨씬 빠르고 전력효율 높음
  • GPU → 전반적으로 안정적이고 범용성이 높음

④ 생태계 차이

  • GPU → 엔비디아 CUDA 생태계 확장 → 개발자들이 압도적으로 많이 사용
  • TPU → 구글의 TensorFlow 생태계 중심 → 특정 개발자군이 사용

⑤ 비용 구조 차이

  • GPU → 시장 공급 확대, 가격대 다양
  • TPU → 구글 클라우드에서 사용료 지불, 일반 구매 불가

5. 어떤 상황에서 무엇을 쓰는지

● GPU가 유리한 경우

  • 다양한 AI 프로젝트를 할 때
  • 여러 모델을 테스트해야 할 때
  • 범용성 + 개발 생태계 필요할 때
  • 스타트업, 연구자, 기업 대부분

● TPU가 유리한 경우

  • 대규모 딥러닝 학습
  • 구글 기반 서비스와 통합된 AI 작업
  • 전력 효율 + 속도를 극대화해야 할 때
  • 구글 클라우드 기반 환경에서 운영할 때

간단히 말해
GPU = 누구나 쉽게 쓰는 범용 공구세트
TPU = 전문가용 AI 특수 장비
라고 보면 가장 이해가 쉽다.


6. 왜 엔비디아가 훨씬 더 유명할까?

이유는 단순하다.

  • GPU는 전 세계가 사용
  • TPU는 구글이 주로 사용
  • 구축 비용·생태계·개발자 규모에서 GPU가 압도적

그래서 시장 점유율에서도
엔비디아 GPU가 사실상 독점에 가까운 영향력을 가진다.
반대로 TPU는 구글 내부·클라우드 중심의 기술에 가깝다.


정리 – 진짜 핵심만 기억하자

  • GPU(엔비디아)
    → 범용. 게임, 그래픽, AI 전부 가능. 누구나 사용.
    → 생태계가 커서 업계 표준.
  • TPU(알파벳·구글)
    → AI 전용. 특히 딥러닝 속도·효율 극강.
    → 구글 클라우드에서만 사용.

즉,
GPU는 “다 잘하는 칩”,
TPU는 “AI만 미친 듯이 잘하는 칩”
이 차이가 전부다.