TPU vs GPU: AI 칩의 미래를 결정짓는 기술 전쟁
2025년 현재, 생성형 AI의 급속한 확산은 하드웨어 인프라에 대한 관심을 폭발적으로 끌어올리고 있습니다. 특히 AI 모델을 학습시키고 추론하는 데 필수적인 연산 장비로 GPU(Graphics Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)가 경쟁을 벌이고 있으며, 두 기술의 차이와 향후 전망에 대한 논의가 활발히 이뤄지고 있습니다.
이 글에서는 GPU와 TPU의 구조적 차이, 사용 영역, 최신 기술 동향, 그리고 2025년 AI 연산 시장의 주도권이 어디로 흘러가고 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.
1. GPU와 TPU의 개념 차이
GPU: 범용 고성능 연산 장치
GPU는 원래 그래픽 처리용으로 개발되었지만, 병렬 연산 성능이 탁월하여 딥러닝, 데이터 병렬처리, 고성능 컴퓨팅(HPC)에 광범위하게 사용됩니다.
NVIDIA, AMD가 주요 공급업체이며, 특히 NVIDIA의 H100, A100 시리즈는 현재 대부분의 AI 모델 학습·추론에 사용되고 있습니다.
TPU: AI 특화 연산 장치
TPU는 구글이 자사 AI 연산 최적화를 위해 설계한 전용 칩으로, 행렬 연산과 텐서 연산에 특화된 구조를 갖고 있습니다.
TensorFlow 생태계에 최적화되어 있으며, Google Cloud의 AI 연산 인프라에서 주로 활용되고 있습니다.
2. 2025년 기준 기술 성능 비교
| 항목 | GPU (예: NVIDIA H100) | TPU (예: Google TPU v5e) |
| 연산 최적화 | 범용 딥러닝 프레임워크 (PyTorch, TensorFlow 등) | TensorFlow 기반 연산 최적화 |
| 적용 분야 | 학습 및 추론 모두 탁월 | 추론 중심, 학습은 제한적 |
| 메모리 대역폭 | 상대적으로 높음 | 특정 연산에 최적화 |
| 시장 점유율 | 압도적 우세 (민간 기업, 스타트업 중심) | 구글 클라우드 전용 중심 |
| 유연성 | 다양한 모델, 프레임워크 지원 | 제한적 호환성 |
※ 표는 이해를 돕기 위한 최소 정보로 구성되었습니다.
3. 최근 도입 사례 및 동향
NVIDIA GPU 도입 현황
- OpenAI, Anthropic, Meta, Microsoft 등 대부분의 생성형 AI 기업들이 NVIDIA GPU에 기반한 데이터센터를 운영 중입니다.
- H100, L40S, GH200 등 고성능 칩 공급이 2025년까지도 수급 긴장을 유발하고 있음.
Google TPU의 활용 확대
- Google은 2024년 말 TPU v5e 출시를 통해, 클라우드 기반 LLM(대규모 언어모델) 추론 처리 속도와 효율성을 크게 향상했습니다.
- TPU는 내부 프로젝트뿐 아니라 Vertex AI, Gemini API 추론 인프라에도 적극 도입되며 영향력을 확대 중입니다.
4. TPU vs GPU: 어떤 상황에서 선택해야 하나?
GPU가 유리한 경우
- PyTorch, HuggingFace 기반 모델을 사용하는 경우
- 다양한 커뮤니티와 생태계 지원이 중요한 경우
- 학습과 추론을 모두 운영하고자 하는 AI 기업
TPU가 유리한 경우
- Google Cloud 기반에서 동작하며, 비용 효율적인 추론이 필요한 경우
- TensorFlow 모델로 고속 추론을 최적화해야 하는 경우
- 대규모 배치 처리 또는 Google LLM API 연동 목적
5. AI 칩의 미래, 누가 주도할 것인가?
2025년 현재까지는 NVIDIA의 GPU가 절대적 우위를 점하고 있지만, TPU와 같은 특화형 AI 칩이 점차 추론 전용 영역에서 효율성과 가격경쟁력을 앞세워 부상하고 있습니다.
또한 Microsoft의 Azure Maia, Amazon의 Trainium/Inferentia, 그리고 국내에서는 삼성과 퓨리오사AI의 NPU 연구 등 다양한 AI 전용 칩이 등장하고 있습니다.
결국, AI 칩 시장은 ‘하나의 승자’보다는 사용 목적에 따라 병렬적으로 진화할 것이라는 전망이 지배적입니다.
결론
TPU와 GPU는 AI 산업에서 각각의 강점을 기반으로 차별화된 진화를 거듭하고 있으며, AI 생태계의 다양성과 수요에 따라 병존할 가능성이 높습니다.
TPU는 추론 중심의 고속 연산에 강점을 보이며, GPU는 여전히 범용성과 유연성을 무기로 산업 전반에 깊이 뿌리내리고 있습니다.
AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 자신의 프로젝트 목적과 환경에 맞는 AI 칩 선택 전략이 점점 더 중요해지고 있습니다.