1. TPU란 무엇인가요?

TPU(Tensor Processing Unit)는 대규모 AI 연산을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 설계된 AI 가속기*입니다. AI 가속기는 딥러닝 모델의 학습과 추론 과정에서 발생하는 방대한 수치 연산을 전용 하드웨어가 담당함으로써, CPU만으로 처리할 때보다 속도와 효율을 끌어올리는 방식입니다.

그래서 AI 인프라에서는 TPU처럼 목적에 맞게 설계된 가속기가 함께 활용되며, 성능뿐 아니라 운영 관점에서도 중요한 구성 요소로 다뤄집니다.

TPU는 Google이 머신러닝 작업 패턴에 맞춰 개발한 특수 목적용 전용 칩(ASIC*) 계열로, Cloud TPU는 이 TPU 하드웨어를 Google Cloud 환경에서 서비스 형태로 제공하는 인프라 입니다.

TPU가 특히 집중하는 계산은 딥러닝 내부에서 반복적으로 발생하는 텐서(행렬) 연산*입니다. LLM을 포함한 최신 딥러닝 모델은 대규모 행렬 곱셈과 병렬 연산을 반복적으로 수행하는 구조를 갖습니다.


* AI 가속기: CPU 부담이 큰 연산을 전용 장치가 맡아 처리 효율을 높이는 장치 또는 이를 활용하는 구조
* ASIC : 특정 목적에 맞춰 설계된 전용 반도체
* 텐서(행렬) 연산 : 큰 숫자 배열을 곱하고 더하는 딥러닝의 핵심 계산법

2. CPU·GPU·TPU 역할 비교

CPU는 프로그램을 실행하고 전체 흐름을 제어하는 기본 프로세서입니다. AI 기능을 구현할 때도 데이터 준비, 요청 처리, 모델 호출 같은 기본 동작을 맡는 경우가 많아, GPU나 TPU와 병행 운영되는 환경에서도 CPU는 변함없이 시스템 전체를 아우르는 중추적인 역할을 수행합니다.

GPU와 TPU는 동일하게 딥러닝의 반복 계산을 빠르게 처리하도록 설계된 AI 가속기입니다. GPU는 다양한 병렬 계산을 폭넓게 처리하는 범용성이 강점이고, TPU는 행렬(텐서) 연산 중심 작업에 맞춰 효율을 높이도록 집중 설계되어 있습니다.
 

GPU와 TPU는 다음 세 가지의 차이가 있습니다.

첫째, 작업 패턴입니다. 행렬 연산 비중이 높고 같은 계산을 대량으로 처리해야 한다면 TPU가 유리할 수 있고, 실험과 구조 변경이 잦아 연산 구성이 자주 달라진다면 GPU가 더 유연합니다.

둘째, 생태계(호환성)입니다. 사용하는 프레임워크·라이브러리·도구가 어느 쪽과 더 자연스럽게 맞는지, 필요한 기능을 무리 없이 구현할 수 있는지를 확인합니다.

셋째, 사용 방식입니다. 실험 중심인지 반복 처리 중심인지에 따라 요구되는 처리 특성이 달라지므로, 목적에 맞춰 가속기를 선택하는 것이 중요합니다.

3. TPU가 계속하여 주목받는 이유

AI를 도입하는 기업과 서비스가 빠르게 늘어나면서, AI 연산을 담당하는 인프라 수요도 함께 커지고 있습니다. 특히 최근에는 LLM(대규모 언어 모델)이 고객 응대 문장 생성, 문서 요약·작성, 검색 결과 정리처럼 텍스트 기반 업무에 널리 적용되며, 실제 업무에서 AI 호출이 훨씬 잦아지는 흐름이 나타납니다.

호출이 잦아지면 기업 입장에서는 성능만큼이나 처리량을 안정적으로 유지하는 것이 중요해집니다. 서비스가 커질수록 같은 기능도 더 많은 요청을 받아야 하고, 그만큼 연산 자원에 대한 요구가 커지기 때문입니다.

이러한 흐름 속에서 TPU라는 딥러닝 연산에 맞춰 설계된 전용 가속기가, 늘어나는 AI 호출 및 연산 수요를 감당하기 위한 인프라 선택지로 꾸준히 주목받고 있습니다.

4. AI PC로 속도 및 성능 향상

최근 AI 전용 엔진이 탑재된 PC가 컴퓨팅의 새로운 기준이 되고 있습니다. AI PC는 최적화된 전력 설계와 강력한 연산 능력을 바탕으로, 복잡한 AI 기능을 매끄럽게 실행하는 것은 물론 고사양 게임과 4K 영상 편집 같은 고부하 작업에서도 차원이 다른 몰입감과 속도를 제공하며 전문적인 그래픽 작업부터 일상적인 멀티태스킹까지 업무의 질이 한층 높아집니다.

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