TPU (Tensor Processing Unit) 이해하기: 초보자를 위한 Google AI 반도체 가이드

TL;DR

TPU (Tensor Processing Unit) 는 Google이 자사의 AI 모델 훈련 및 추론을 가속화하기 위해 개발한 전용 하드웨어 칩입니다. 기존 CPU나 GPU와 달리, TPU는 인공지능의 핵심 연산인 '행렬 곱셈'에 최적화된 주문형 반도체(ASIC) 로 설계되었습니다. 특히 대규모 병렬 처리가 가능한 시스톨릭 배열 아키텍처를 사용하여, 짧은 시간 안에 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있어 Google 검색, Gemini와 같은 최신 AI 서비스의 성능을 뒷받침하고 있습니다. 일반 사용자에게는 Google Cloud Platform (GCP) 의 Cloud TPU 서비스를 통해 제공됩니다.

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1. TPU란 무엇이며 왜 필요한가?

TPU (Tensor Processing Unit) 는 Google이 머신러닝, 특히 신경망(Neural Network) 기반의 딥러닝 워크로드를 위해 맞춤 설계한 AI 가속기입니다. 이는 Application-Specific Integrated Circuit (ASIC), 즉 특정 목적을 위해 만들어진 주문형 반도체입니다.

AI 모델의 훈련과 추론 과정은 기본적으로 수많은 텐서 연산, 특히 '행렬 곱셈'으로 구성됩니다. 텐서(Tensor)란 숫자나 데이터를 담는 다차원 배열 구조이며, AI 모델은 이 텐서를 가지고 논리적, 수학적 처리를 반복합니다. 기존의 중앙처리장치(CPU)나 범용 그래픽처리장치(GPU)는 다양한 종류의 연산을 처리하도록 설계되어 있지만, TPU는 이 행렬 연산만을 극도로 효율적으로 처리하기 위해 특화된 것입니다.

Google은 2015년경부터 자체 데이터 센터에서 TPU를 사용하기 시작했으며, 2016년 5월 Google I/O에서 첫 세대 TPU를 공개했습니다. 이는 당시 방대해지는 AI 연산 수요를 기존 하드웨어로 감당하기 어려웠기 때문에, 성능과 에너지 효율을 모두 높이기 위한 전략적 결정이었습니다.

Why it matters: AI 연산의 폭발적인 증가로 인해 범용 프로세서의 한계에 도달하면서, 특정 연산(텐서 연산)만을 빠르게 처리하는 전용 AI 반도체(TPU) 의 개발이 필수가 되었습니다. 이는 대규모 AI 모델의 훈련 시간을 획기적으로 단축하여 AI 발전 속도를 가속합니다.

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2. TPU의 핵심 기술: 시스톨릭 배열 (Systolic Array)

TPU의 높은 성능은 독특한 아키텍처인 시스톨릭 배열(Systolic Array) 에서 비롯됩니다. 초보자 입장에서 이는 마치 '잘 짜인 공장 컨베이어 벨트'에 비유할 수 있습니다.

2.1. 시스톨릭 배열의 작동 원리

시스톨릭 배열은 곱셈-누산(Multiply-Accumulate, MAC) 연산을 수행하는 수천 개의 작은 처리 장치가 격자 형태로 서로 연결된 물리적 행렬 구조입니다.

1. 데이터 흐름: 데이터(텐서)는 이 격자 배열을 통해 리듬감 있게, 마치 파도처럼 흐릅니다.
2. 병렬 연산: 데이터가 이동하는 동안, 각 처리 장치는 동시에 다음 연산을 수행하고 그 결과를 옆으로 전달합니다.
3. 효율성: 이 구조는 데이터를 메모리에서 가져와서 처리 장치로 다시 보내는 '대기 시간'을 최소화합니다. 메모리 접근 횟수를 줄여 전력 소비를 낮추고 처리 속도를 극대화합니다.

Why it matters: 시스톨릭 배열은 AI의 핵심인 행렬 연산을 대규모로, 병렬로 처리하며, 데이터 전송에 드는 에너지와 시간을 최소화합니다. 이는 TPU가 GPU보다 AI 특정 워크로드에서 더 높은 성능과 전력 효율을 달성하는 핵심 근거입니다.

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2.2. TPU의 진화와 주요 세대

Google은 2015년 첫 세대 TPU를 선보인 이후 지속적으로 성능을 개선해왔습니다.

• 1세대 (2015년): 주로 AI 추론(Inference), 즉 훈련된 모델을 사용하여 예측을 수행하는 데 중점을 두었습니다.
• 2세대: AI 훈련(Training) 기능까지 통합하여 범용성을 높였으며, 모델 훈련 시간을 단축하는 데 크게 기여했습니다.
• 4세대 (2021년 공개): 상호 연결(Inter-Chip Interconnect, ICI) 기술을 대폭 강화하여 수많은 TPU 칩을 효율적으로 연결한 TPU Pods 구성을 가능하게 하여, 초대형 AI 모델 훈련 시 엄청난 확장성을 제공합니다.
• 최신 버전: 이후에도 v5e, v5p, v6e 등 다양한 버전이 출시되며 클라우드 환경에서 유연하고 효율적인 AI 서비스를 지원하고 있습니다.

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3. TPU vs. GPU: 무엇을 선택해야 할까?

TPU가 AI 시대의 새로운 가속기인 것은 맞지만, 그렇다고 GPU가 무의미하다는 뜻은 아닙니다. 둘은 각자의 강점이 있습니다.

구분	TPU (Tensor Processing Unit)	GPU (Graphics Processing Unit)
목적	딥러닝의 행렬 연산 가속을 위한 AI 전용 ASIC	그래픽 처리 및 범용 병렬 컴퓨팅 프로세서
최적화 워크로드	행렬 연산 중심, 대규모 모델 훈련/추론 (LLM 등)	폭넓은 ML 모델, 과학 컴퓨팅, 그래픽 렌더링
유연성	특정 AI 작업에 매우 빠르지만, 유연성은 낮음	다양한 작업에 활용 가능하며 유연성이 높음
정밀도	저정밀도 연산 (예: bfloat16)에 최적화됨	고정밀도 연산에 유리함 (과학 시뮬레이션 등)
접근성	주로 Google Cloud Platform (GCP) 을 통해 제공	다양한 클라우드 및 온프레미스 환경에서 광범위하게 사용 가능

Why it matters: TPU는 수개월에 걸쳐 훈련해야 하는 초대형 AI 모델 (예: 대규모 언어 모델, LLM)의 훈련 시간과 비용 효율성을 극대화합니다. 반면, GPU는 광범위한 머신러닝 작업과 유연한 개발 환경에 적합한 '범용 칼' 역할을 합니다.

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4. 클라우드 TPU 활용 및 결론

Google은 자사의 AI 제품에 TPU를 내부적으로 활용하는 것 외에도, 외부 개발자들이 이를 사용할 수 있도록 Cloud TPU 서비스를 제공합니다. GCP 사용자는 이 서비스를 통해 TPU VM을 직접 사용하거나 Google Kubernetes Engine (GKE) 또는 Vertex AI를 통해 TPU를 활용할 수 있습니다.

TPU는 TensorFlow, PyTorch, JAX 등 주요 머신러닝 프레임워크와 함께 사용될 수 있으며, 특히 Google이 개발한 XLA 컴파일러를 통해 코드가 TPU 하드웨어에 최적화되어 실행됩니다.

결론 (요약 정리)

TPU (Tensor Processing Unit) 는 AI 시대의 핵심 연산인 텐서 연산 가속을 위해 Google이 만든 AI 반도체입니다.

• ASIC 설계: 딥러닝 연산에 최적화된 주문형 반도체입니다.
• 시스톨릭 배열: 데이터를 효율적으로 처리하는 독특한 아키텍처를 통해 빠른 속도와 높은 에너지 효율을 달성합니다.
• 용도: 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 초대형 AI 모델의 훈련 및 추론에 필수적입니다.
• 접근성: Google Cloud Platform의 Cloud TPU 서비스를 통해 누구나 사용할 수 있습니다.

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References

1) Tensor Processing Unit - Wikipedia | Wikipedia | 2025-10-29 이전 | https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_Processing_Unit
2) What Is a Tensor Processing Unit (TPU)? - Built In | Built In | 2025-06-06 | https://builtin.com/articles/tensor-processing-unit-tpu
3) TPU architecture - Google Cloud Documentation | Google Cloud | 2025-10-29 | https://docs.cloud.google.com/tpu/docs/system-architecture-tpu-vm
4) Inside Google's TPU: Architecture, Performance, and GPU Comparisons - Skymod | Skymod | 2025-08-13 | https://skymod.tech/inside-googles-tpu-and-gpu-comparisons/
5) TPU vs GPU: Choosing the Right Hardware for Your AI Projects | DigitalOcean | 2025-05-08 | https://www.digitalocean.com/resources/articles/tpu-vs-gpu
6) The Evolution of TPUs: A Timeline of Google's Innovations | OrhanErgun.net Blog | 2025-02-22 | https://orhanergun.net/the-evolution-of-tpus-a-timeline-of-google-s-innovations