CPU GPU TPU 차이 한 번에 정리: 왜 AI 시대는 GPU가 왕이 되었을까?

 

AI, 딥러닝 이야기를 들을 때마다 빠지지 않고 나오는 단어가 있습니다.
바로 CPU, GPU, TPU입니다.

 

이 세 가지가 도대체 뭐가 다르고,
왜 요즘엔 특히 GPU가 AI의 핵심 칩이 되었는지,
그리고 TPU는 뭐길래 구글이 직접 만들었는지,
또 엔비디아는 왜 TPU 같은 걸 안 만드는지까지

핵심만 깔끔하게 정리해보겠습니다.

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1. CPU / GPU / TPU 한 번에 개념 잡기

🧠 1) CPU (Central Processing Unit) : 컴퓨터의 ‘두뇌’

CPU는 우리가 평소 사용하는 컴퓨터, 노트북, 스마트폰의 중앙 처리 장치, 즉 두뇌라고 생각하면 됩니다.

• 웹 브라우징, 엑셀, 게임 실행, 프로그램 로직 등
• 여러 가지 다양한 작업을 빠르게 번갈아가며 처리하는 역할
• 코어 수는 GPU보다 적지만, 각 코어가 복잡한 계산을 잘 처리함
• 운영체제 관리, 각종 응용프로그램 실행 등 범용성 최고

👉 정리:

• “온갖 일을 두루두루 잘하는 똑똑한 뇌”
• 대신 한 번에 엄청 많이 동시에 처리하는 병렬 연산에는 약함

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🎮 2) GPU (Graphics Processing Unit) : 원래는 ‘그래픽 카드’용 칩

GPU는 원래 게임·3D 그래픽 렌더링을 위해 만들어진 칩입니다.

• 수백~수천 개의 **작고 단순한 연산 유닛(코어)**로 이루어짐
• 아주 단순한 계산을 엄청나게 많이, 동시에 처리하는 데 특화
• 이미지, 영상, 3D 그래픽처럼 행렬 기반 데이터 처리에 강함

그래픽에서 픽셀마다 색·빛·그림자를 계산하려면
비슷한 계산을 수없이 반복해야 합니다.
이게 바로 GPU가 잘하는 분야입니다.

👉 여기서 중요한 포인트:

딥러닝 = 행렬 연산의 반복
(행렬 × 행렬 × 행렬… 을 무한 반복)

GPU의 구조가 이 딥러닝의 연산 구조와 완전히 잘 맞아떨어진 것입니다.

그래서:

• 딥러닝 연구자들이 GPU로 실험해보니
• CPU보다 10~100배 이상 빠른 경우가 흔했고
• 자연스럽게 “AI = GPU”라는 공식이 생겨버렸습니다.

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⚡ 3) TPU (Tensor Processing Unit) : 구글이 만든 AI 전용 칩

TPU는 구글이 직접 설계한, 딥러닝 전용 칩입니다.

• 이름부터 Tensor Processing Unit
• 텐서(행렬) 연산에 특화된 하드웨어
• 딥러닝에서 핵심이 되는 연산 (행렬 곱, 컨볼루션 등)을
  아주 빠르고, 전력 효율 좋게 처리하도록 설계
• 특히 구글의 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow와 궁합이 좋게 설계됨
• 주로 구글의 데이터센터·구글 클라우드에서 사용됨

👉 정리:

• 장점:
  • 특정 딥러닝 연산만 놓고 보면 GPU보다 더 빠르고 효율적인 경우 많음
  • 대규모 서버, 데이터센터 환경에서 전기·비용 절감 효과 큼
• 단점:
  • AI 딥러닝 말고는 쓸 데가 거의 없음 (범용성 낮음)
  • 일반 사용자, 게이머, 개인 개발자는 직접 쓸 일이 거의 없음
  • 사실상 구글 내부용 + 구글 클라우드 고객용 칩

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2. 게임용 GPU가 어떻게 AI 시대의 핵심 칩이 되었을까?

사실 GPU가 처음부터 “AI용”으로 만들어진 건 아닙니다.
**“우연 + 전략의 승리”**에 가깝습니다.

1) 딥러닝의 본질 = 행렬 연산

딥러닝 학습을 할 때 하는 일은 굉장히 단순합니다.

“행렬 × 행렬 = 결과”
이 계산을 수십억 ~ 수백억 번 반복하는 것.

즉, 복잡해 보이지만 정말 많이 하는 건
**“단순 계산을 엄청 여러 번, 동시에 돌리는 작업”**입니다.

2) GPU 구조 = 딥러닝과 찰떡궁합

GPU는 원래 그래픽용이라:

• 픽셀마다 색 계산
• 빛이 물체에 닿는 방향
• 그림자, 반사, 이펙트 효과 등

이 모든 걸 한꺼번에 처리해야 해서
**“많은 수의 단순 연산을 동시에 처리하는 구조”**로 설계되었습니다.

딥러닝 연구자들이 여기에 주목해서 GPU로 학습을 돌려보니:

• CPU로 며칠 걸릴 일이
• GPU에서는 몇 시간, 심하면 몇 십 배 차이

이 차이 때문에 AI 연구 = GPU가 사실상 표준이 되었고,
엔비디아는 여기서 엄청난 기회를 잡게 됩니다.

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3. 구글은 왜 TPU를 직접 만들었을까?

✔ 1) 구글은 ‘AI 칩 회사’가 아니라 ‘AI 서비스 회사’

구글이 돈을 버는 주요 서비스는:

• 구글 검색
• 유튜브
• 지메일
• 지도, 클라우드
• 광고 추천, 콘텐츠 추천 등

이 서비스들 뒤에서 이미 AI 모델이 엄청 많이 돌아가고 있습니다.
문제는 이 AI들이 돌아갈수록:

• 서버 비용, 전기료, GPU 임대 비용이 폭발적으로 증가한다는 점입니다.

그래서 구글의 목표는 단순합니다.

“엔비디아 GPU만 계속 빌려 쓰다가는
비용도 부담되고, 의존도도 너무 높다.
우리 서비스에 맞는 칩을 직접 만들어서
연산 비용을 줄이고, 남의 회사에 돈 덜 주자.”

이렇게 해서 탄생한 것이 TPU입니다.
검색, 광고 추천, 유튜브 추천 등
구글 내부 서비스에 최적화된 AI 칩인 셈입니다.

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✔ 2) 구글 클라우드에서의 경쟁력 확보

클라우드 시장에는 이미:

• AWS (아마존)
• Azure (마이크로소프트)
• 그리고 엔비디아 GPU 기반 서버들

이 강력한 경쟁자들이 있습니다.

구글 입장에서는, 똑같이 엔비디아 GPU만 제공해서는 차별점이 적습니다.

그래서:

• “우리 클라우드에는 TPU가 있다”
• “특정 AI 작업은 TPU가 더 빠르고 저렴하다”

라는 차별화 포인트를 만들기 위해 TPU를 클라우드에도 붙여서 서비스합니다.

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✔ 3) 구글은 칩을 ‘제조’하지 않는다 (설계만 한다)

여기서 한 가지 더 짚고 갈 점은:

• 구글은 **반도체 설계만 하는 팹리스(fabless)**에 가깝고
• 실제 칩 제조는 주로 TSMC 같은 파운드리가 담당합니다.

애플, 엔비디아도 비슷한 구조입니다.
직접 공장을 짓는 게 아니라,
설계에 집중하고 생산은 전문 파운드리에 맡기는 방식입니다.

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4. 그럼 엔비디아는 왜 TPU 같은 걸 안 만들까?

많은 분들이 궁금해하는 부분입니다.

“구글도 AI 전용 칩 만들고,
아마존도 자체 칩 만들고,
애플도 NPU 만들고,
그럼 엔비디아도 TPU 비슷한 거 만들어야 하는 거 아닌가?”

하지만 엔비디아 입장에서는 그럴 이유가 별로 없습니다.
이미 GPU 하나로 거의 모든 시장을 장악해버렸기 때문입니다.

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✔ 1) GPU 하나로 커버 가능한 시장이 너무 크다

TPU 같은 칩은 AI 특정 용도에 특화되어 있습니다.

반면 엔비디아의 GPU는:

• AI 학습 (training)
• AI 추론 (inference)
• 자율주행
• 고성능 컴퓨팅(HPC)
• 과학·의학·기상 시뮬레이션
• 3D 그래픽, 게임, 영상 편집

등등을 전부 커버합니다.

👉 즉, GPU는 범용성 + 시장 규모에서 압도적으로 유리합니다.

굳이 TPU처럼 용도가 제한된 칩으로 시장을 쪼갤 이유가 없는 것이죠.

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✔ 2) 소프트웨어 생태계(CUDA)를 이미 선점

엔비디아가 무서운 이유는 단순히 칩 성능만이 아닙니다.
바로 CUDA라는 소프트웨어 생태계를 이미 장악하고 있다는 점입니다.

• AI 프레임워크(파이토치, 텐서플로 등)도
  기본적으로 엔비디아 CUDA에 최적화되어 있고
• 수많은 연구 코드, 논문 코드, 회사 코드가
  이미 엔비디아 GPU 기준으로 작성되어 있습니다.

즉, 개발자 입장에서는:

“엔비디아 GPU + CUDA 조합이 너무 편해서
굳이 다른 쪽으로 넘어갈 이유가 없다.”

이런 상황이 된 것입니다.

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✔ 3) TPU는 사실상 ‘구글 내부용’에 가까움

TPU는 이름은 거창하지만:

• 실제로는 구글이 자기 클라우드·자기 서비스 쓰려고 만든 칩이고
• 일반 서버회사, 게임회사, 개인이 쉽게 사서 쓰는 제품은 아닙니다.

반면 엔비디아의 GPU는:

• 전 세계 데이터센터
• 스타트업
• 연구소
• 개인 개발자, 게이머

모두가 쓰는 완전한 범용 상품입니다.

그래서 엔비디아는
굳이 TPU 같은 AI 특화 전용 칩을 만들기보다,

• GPU를 계속 발전시키고
• 그 주변에 DPU, 네트워크 장비, 소프트웨어까지 붙여서
  AI 풀스택 플랫폼으로 확장하는 전략을 쓰고 있습니다.

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5. 한 눈에 보는 CPU / GPU / TPU 요약

🔹 CPU

• 역할: 범용 계산 담당 (컴퓨터의 두뇌)
• 장점: 여러 종류의 일을 유연하게 처리
• 단점: 병렬 연산 능력은 GPU·TPU보다 약함
• 사용처: PC, 노트북, 서버, 스마트폰 등 대부분의 기기 기본 탑재

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🔹 GPU

• 역할: 수천 개의 코어로 병렬 연산
• 강점: 행렬 연산, 벡터 연산 등 딥러닝에 최적화
• 특징:
  • 원래는 그래픽·게임용으로 출발
  • 지금은 AI·딥러닝의 표준 칩으로 자리 잡음
• 엔비디아:
  • GPU + CUDA 생태계로 사실상 독점 수준의 영향력

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🔹 TPU

• 역할: 구글이 만든 AI 전용(딥러닝 특화) 칩
• 강점:
  • 특정 딥러닝 연산에서 GPU보다 더 빠르고 전력 효율 좋을 수 있음
  • 구글 서비스, 구글 클라우드에 최적화
• 한계:
  • 범용성이 떨어짐
  • 사실상 구글·구글 클라우드용으로 사용
• 제조:
  • 칩 설계는 구글
  • 실제 생산은 TSMC 같은 반도체 파운드리가 담당

 

 

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6. 마무리: 앞으로는 GPU vs TPU vs NPU 싸움?

지금까지는 GPU가 AI 시대의 절대적인 주인공이었습니다.
하지만 앞으로는:

• 구글 TPU
• 애플·삼성·퀄컴의 스마트폰용 NPU
• ARM, RISC-V 기반의 다양한 AI 전용 칩

등이 계속 등장하면서 AI 칩 시장 판도가 더 복잡해질 가능성이 높습니다.