[기본기 #15] 구글Gemini 3.0 시대! TPU가 주목받는 이유는?

구글에서 Gemini3.0을 발표한 이후 챗GPT를 앞선다는 의견들과 함께 TPU가 주목을 받고 있습니다.

그동안 GPU 이야기는 수없이 들어오셨겠지만 TPU는 낯설 수도 있는데요

이번 글에서는 TPU가 주목받는 이유는 뭔지, GPU와  무엇이 다른지, TPU 활용시 장점은 무엇인 정리해 보도록 하겠습니다.

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 TPU란 무엇인가?

TPU with Gemini 3.0

 

"TPU(Tensor Processing Unit)"는 구글이 개발한 AI 연산 전용 반도체입니다.

GPU가 원래 게임 그래픽 처리를 위해 만들어졌다가 나중에 AI 분야로 확장된 것과 달리, TPU는 처음부터 딥러닝만을 위해 설계된 칩입니다.

TPU의 특징을 정리해보면 다음과 같습니다. 

✔️ 트레이닝 속도가 일정하게 안정적으로 나온다
✔️ 대규모 모델을 돌릴 때 비용 대비 효율이 좋다
✔️ 장기 프로젝트에서 예산 관리가 수월하다

이런 특성 덕분에 제미나이 3.0 시대에 TPU가 다시 주목받고 있답니다.

 

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TPU vs GPU 무엇이 다를까?

1️⃣ 탄생 목적부터 달라,,

GPU는 원래 게임이나 그래픽 렌더링을 위해 만들어졌는데요, 병렬 처리에 강해서 나중에 AI 학습에도 활용되기 시작했습니다.

반면 TPU는 아예 처음부터 딥러닝을 위해 태어난 반도체이다 보니 텐서(tensor) 계산에 최적화되어 있습니다.

2️⃣ 내부 구조의 차이

GPU는 다양한 작업을 처리할 수 있는 범용 칩인 반면 TPU는 행렬 곱셈(매트릭스 연산)을 최대한 빠르게 수행하도록 고정된 구조를 가지고 있습니다.

비유를 한다면, "GPU는 만능 요리사, TPU는 한식만 파는 장인 셰프"라고 할까요?

물론 둘 다 훌륭하지만, 특정 요리(딥러닝)가 필요한 순간에는 장인의 손이 더 빠르고 효율적이라 할 수 있습니다.

3️⃣ 실제 성능 차이

실제 성능을 비교해 보면 다음과 같습니다.

• GPU: 초기 세팅이 자유롭고 다양한 실험에 유리
• TPU: 학습 속도가 일정하고 대규모 배치 처리에 강함
• 비용: 장기 프로젝트에서는 TPU가 더 경제적

물론 작업 특성에 따라 GPU가 더 나을 때도 있지만 대규모 언어모델처럼 안정적인 연산이 중요한 경우엔 TPU의 장점이 확실히 드러납니다.

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제미나이 3.0, TPU를 다시 주목받게 하다..

1️⃣ 구글의 전면적인 TPU 최적화 전략

구글은 이미 자사의 모든 AI 모델을 TPU v5e와 TPU v6으로 운영하고 있습니다.

특히 제미나이 1.5에서 제미나이 3.0으로 업그레이드되면서 TPU 기반 효율성이 대폭 향상됐는데요,

구글 클라우드 TPU의 장점을 정리하면 다음과 같습니다.

📊 동일 전력 대비 처리 속도가 빠름
📊 대규모 모델 병렬 처리의 안정성이 높음
📊 학습과 배포 비용이 GPU 대비 낮게 유지됨

2️⃣ 멀티모달 시대에 최적화된 구조

제미나이 3.0은 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 비디오까지 통합 처리하는 초대형 멀티모달 모델입니다.

이런 복잡한 구조는 행렬 연산량이 엄청나게 커지는데, 바로 이 지점에서 TPU의 효율성이 빛을 발합니다.

3️⃣기업들의 대안 찾기

최근 AI 업계 뉴스를 보면, 엔비디아 GPU 독주 속에서 많은 기업들이 대안을 찾고 있는데요, 그 대안 중 하나가 바로 TPU 클러스터 도입입니다. 바로 아래와 같은 이유 때문이겠죠.

✔️ 더 합리적인 비용 구조
✔️ 구글 클라우드 기반의 완성된 인프라
✔️ LLM, RAG, 에이전트 서비스에 최적화

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TPU 활용의 장점은?

실제로 TPU 기반 환경에서 모델을 테스트해 보면서 가장 크게 체감한 부분은 속도의 안정성과 비용 예측 가능성이라 할 수 있습니다.

🟢GPU를 쓸 때의 단점

✔️수요에 따라 가격변동이 심함

✔️ 클라우드 인스턴스 확보가 어려울 때가 있음

✔️ 학습 중 속도 편차가 생길 수 있음

🟢TPU를 쓸 때의 장점

✔️ 가격이 일정하고 예측가능함

✔️ 클러스터 구성이 단순하고 관리가 쉬움

✔️ 학습 속도가 일관되게 유지됨

 

그래서 장기적으로 모델을 계속 운영해야 하는 기업에게는 TPU가 훨씬 합리적인 선택이 될 수 있습니다.

물론 소규모 실험이나 연구 목적이라면 GPU의 유연성이 더 유리할 수도 있으므로 상황에 맞게 선택하는 게 중요합니다.

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TPU가 열어갈 AI의 미래

1️⃣ 온디바이스 AI로의 확장

구글은 이미 스마트폰에 TPU Lite 형태의 NPU(Neural Processing Unit) 구조를 탑재하고 있습니다.

제미나이 나노처럼 온디바이스 AI가 확산되면, TPU의 철학이 모바일 기기에도 더 넓게 적용될 것으로 기대됩니다.

2️⃣ AI 반도체 경쟁의 본격화

요즘 대형 AI 기업들은 모두 자체 칩 개발에 뛰어들고 있는데요,, AI반도체 경쟁이 본격적으로 불붙고 있는 구도입니다

🔹 구글: TPU
🔹 오픈AI: 자체 칩 개발 중 (2026년 출시 예정)
🔹 메타: MTIA
🔹 애플: AMX

3️⃣ 비용 전쟁의 시대

AI 시장은  GPU 수급 불안정 → 전용 칩 개발 → 클라우드 업체들의 경쟁 심화의 구조로 흘러가다 보니 성능 경쟁에서 비용 경쟁으로 무게 중심이 이동하고 있으며, 앞으로도 이 흐름이 앞으로 더 가속화될 거라고 예상됩니다.

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TPU는 더 이상 구글만의 실험적인 칩이 아니라 제미나이 3.0의 등장과 함께 다시 주목받으며, AI 반도체 경쟁에서 가장 전략적인 선택지로 자리잡고 있습니다.

앞으로 대규모 AI 모델을 다루는 기업이나 개발자라면, GPU와 TPU의 특성을 모두 이해하는 것이 경쟁력이 될 것으로 보입니다.