GPU vs TPU 완전 정리
딥러닝에 어떤 프로세서를 써야 할까?
딥러닝 모델을 학습하거나 추론할 때, 성능을 좌우하는 핵심 요소 중 하나가 바로 연산 장치입니다.
특히 자주 언급되는 **GPU(그래픽 처리 장치)**와 **TPU(텐서 처리 장치)**는 각각 어떤 특징이 있을까요?
이번 글에서는 두 프로세서의 개념부터 차이점, 그리고 어떤 상황에 어떤 장치를 선택해야 하는지까지 정리해봤습니다.
1. GPU란?
Graphics Processing Unit
원래는 3D 그래픽을 빠르게 처리하기 위해 개발된 장치였지만,
병렬 연산 능력이 뛰어나 딥러닝 학습·추론에 폭넓게 사용되고 있습니다.
- 🔧 대표 제조사: NVIDIA, AMD
- 🎯 대표 제품군: A100, H100, RTX 4090, MI300 등
- 🌐 지원 생태계: PyTorch, TensorFlow, CUDA 등 매우 활발
🔹 GPU의 장점
- 다양한 워크로드에 대응하는 범용성
- 연산 정밀도 선택 가능 (FP32, FP16, INT8 등)
- 다양한 AI 프레임워크와의 높은 호환성
2. TPU란?
Tensor Processing Unit
TPU는 구글이 자체 개발한 AI 전용 칩셋입니다.
딥러닝 연산, 특히 행렬 곱셈과 텐서 연산에 특화되어 있어
TensorFlow 기반 모델을 대규모로 학습할 때 강력한 성능을 발휘합니다.
- 🔒 사용 제한: Google Cloud 플랫폼에서만 사용 가능
- 🧠 활용 분야: AI 학습 및 추론 전용
🔹 TPU 버전별 특징
| TPU 버전 | 출시 연도 | 연산 성능 | 메모리 |
|---|---|---|---|
| v2 | 2017 | 45 TFLOPs | 8GB HBM |
| v3 | 2018 | 90 TFLOPs | 16GB HBM |
| v4 | 2022 | 275 TFLOPs | 32GB HBM |
- 🔗 TPU v4 Pod는 최대 4,096개 칩 연결 가능 → 초대형 분산 학습에 적합
3. GPU vs TPU 비교 정리
| 항목 | GPU | TPU |
|---|---|---|
| 개발사 | NVIDIA, AMD | |
| 사용 가능성 | 누구나 구매 가능 | Google Cloud에서만 사용 가능 |
| 설계 목적 | 범용 병렬 연산 (AI + 그래픽 + HPC) | AI 딥러닝 연산 전용 |
| 대표 프레임워크 | PyTorch, TensorFlow 등 다양 | TensorFlow 최적화 |
| 성능 확장성 | 멀티 GPU 연결(A100/H100 등) | TPU Pod 형태로 초대형 클러스터 가능 |
| 대표 제품 | A100, H100, RTX 4090, MI300 등 | TPU v2, v3, v4 |
4. 어떤 상황에서 어떤 장치를 써야 할까?
🔹 GPU가 적합한 경우
- 다양한 프레임워크(PyTorch 등)를 사용하는 연구·개발 환경
- 딥러닝 외에도 영상 처리, 게임, 시뮬레이션까지 고려할 때
- 누구나 쉽게 구매하거나 임대해 쓸 수 있는 범용성 중시
🔹 TPU가 적합한 경우
- TensorFlow 기반의 대규모 학습 프로젝트
- Google Cloud 환경에서 모델을 빠르게 학습시켜야 할 때
- 매우 큰 데이터셋을 짧은 시간 안에 처리해야 할 때
5. 한 문장 요약
✅ GPU는 범용성 + 유연함 → 다양한 AI 및 비AI 연산에 모두 적합
✅ TPU는 AI 전용 특화 → TensorFlow 기반의 대규모 학습 환경에 최적
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