TPU (Tensor Processing Unit)
TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 개발한 딥러닝 전용 AI 가속기(ASIC)로, 텐서 연산·행렬 계산을 GPU보다 더 효율적으로 처리하도록 설계된 칩이다. LLM·트랜스포머 모델·대규모 딥러닝 학습을 고속 처리하며 구글 AI 인프라의 핵심 기반 기술로 활용된다.
Ⅰ. TPU 란?
TPU는 딥러닝에서 가장 많이 사용되는 행렬 곱셈(Matrix Multiplication)을 초고속으로 계산하기 위해 만들어진 전용 하드웨어이다. GPU가 범용 병렬 연산 장치라면, TPU는 딥러닝 연산에만 집중한 특수 목적 칩이라는 점이 가장 큰 차이이다.
Ⅱ. 핵심 동작 원리
- ① Tensor 연산 최적화 — 딥러닝 모델의 핵심 연산(곱셈·합)을 고속 수행
- ② 대규모 행렬 처리 — 수천~수만 개 연산을 한 번에 병렬 계산
- ③ Systolic Array 구조 — 데이터가 흐르듯 연산이 전달되어 지연을 최소화
- ④ 초고속 메모리 대역폭 — 모델 학습·추론 중 병목 최소화
이러한 구조 덕분에 TPU는 대규모 딥러닝 모델에서 매우 높은 연산 효율을 보인다.
Ⅲ. 왜 중요한가?
- 거대 언어 모델(LLM) 학습 가속 — GPT·Gemini·PaLM 등
- 에너지 효율성 — 동일 전력 대비 높은 연산량 처리
- AI 인프라 확장성 — 수천 개 TPU를 연결한 Pod 구성 가능
- 구글 클라우드 제공 — 누구나 TPU VM/TPU Pod 사용 가능
Ⅳ. TPU의 발전 세대
- TPU v1 — 추론(Inference) 중심
- TPU v2 — 학습(Training) 지원, TPU Pod 등장
- TPU v3 — 냉각·연산 개선, 대규모 LLM 학습에 사용
- TPU v4 — 구글 내부 LLM·검색 모델 학습에 활용
- TPU v5e / v5p — 초대규모 모델 시대를 위한 최신 세대
Ⅴ. TPU vs GPU
| 구분 | TPU | GPU |
|---|---|---|
| 설계 목적 | 딥러닝 전용 텐서 연산 | 범용 병렬 연산 |
| 장점 | 높은 효율성·대규모 학습에 특화 | 유연성·폭넓은 라이브러리 호환 |
| 사용 예 | 대규모 AI 서비스·LLM 학습 | 게임/그래픽/ML 학습·추론 전반 |
Ⅵ. 활용 분야
- LLM 학습(Gemini·PaLM) — 대규모 모델 학습 인프라
- AI 서비스 — Google Search·YouTube 추천 시스템 등
- 기업용 AI — TPU VM·TPU Pod로 연구/산업 활용
- 고속 추론 — 이미지·음성·멀티모달 모델
Ⅶ. 요약
TPU는 구글이 딥러닝 연산을 가속하기 위해 개발한 전용 AI 칩(ASIC)으로, 행렬·텐서 연산을 고속 처리해 대규모 모델 학습과 추론 속도를 크게 향상시킨다. LLM 시대의 핵심 하드웨어로 평가되며, Google Cloud TPU를 통해 누구나 사용할 수 있다.