TPU vs. GPU, 그리고 Google이 장기적으로 AI 경쟁에서 승리할 수 있는 이유

• Google TPU는 대규모 AI 추론 부하를 처리하기 위해 설계된 전용 ASIC 칩으로, GPU 대비 효율성과 비용 경쟁력을 확보
• Systolic Array 아키텍처를 통해 메모리 접근을 최소화하고, 연산 효율(Operations per Joule) 을 극대화한 것이 핵심 차별점
• 최신 TPUv7(Ironwood) 는 이전 세대 대비 성능과 메모리 대역폭이 비약적으로 향상되어, Nvidia Blackwell GPU와 유사한 수준의 성능 달성
• TPU의 에코시스템 제약과 GCP 독점 제공 구조가 확산의 주요 장애 요인이지만, Google은 외부 고객 확대를 위한 조직 개편 및 지원 강화 중
• 자체 칩을 통한 클라우드 마진 회복과 경쟁력 강화로, Google이 장기적으로 AI 인프라 시장의 핵심 승자가 될 가능성이 있음

TPU의 역사와 개발 배경

• 2013년 Google은 음성 검색 사용량 증가로 인해 데이터센터 용량이 두 배로 필요하다는 계산 결과를 얻음
  • 기존 CPU·GPU로는 딥러닝 연산(대규모 행렬 곱셈) 을 효율적으로 처리하기 어려웠음
• 이에 따라 Google은 TensorFlow 신경망 전용 ASIC 개발을 결정, 15개월 만에 실리콘을 데이터센터에 배치
• 2015년에는 이미 Google Maps, Photos, Translate 등 주요 서비스에 TPU가 적용
• 2016년 Google I/O에서 공식 공개, 이후 TPU는 AI 추론 비용 절감을 위한 핵심 인프라로 발전

TPU와 GPU의 구조적 차이

• GPU는 범용 병렬 프로세서, TPU는 도메인 특화형 아키텍처
  • GPU는 그래픽 처리용으로 설계되어 캐시, 분기 예측 등 복잡한 제어 로직이 포함
  • TPU는 이를 제거하고 Systolic Array 구조로 데이터 이동을 최소화
• TPU의 Systolic Array는 데이터를 한 번 로드한 뒤 연속적인 연산 흐름으로 전달, Von Neumann 병목 해소
• Ironwood(7세대) 개선점
  • SparseCore 강화로 대규모 임베딩 처리 효율 향상
  • HBM 용량 192GB, 대역폭 7,370GB/s로 증가
  • Inter-Chip Interconnect(ICI) 성능 향상, 최대 1.2TB/s 대역폭
• Google은 Optical Circuit Switch(OCS) 와 3D torus 네트워크로 대규모 TPU Pod 구성
  • 전력 효율이 높지만 유연성은 InfiniBand 대비 낮음

TPU vs GPU 성능 비교

• TPUv7(BF16 4,614 TFLOPS) vs TPUv5p(459 TFLOPS) 로 약 10배 성능 향상
• 업계 인터뷰 요약
  • TPU는 성능당 전력 효율과 비용 효율에서 우위
  • 특정 애플리케이션에서는 1.4배 높은 성능/달러 달성
  • TPUv6는 GPU 대비 60~65% 효율 우위, 이전 세대는 40~45%
  • TPU는 발열과 전력 소모가 적고, 환경적 부담이 낮음
• 일부 고객은 TPU Pod 사용 시 비용을 1/5 수준으로 절감 가능
• ASIC 구조로 인해 크기 30% 감소, 전력 50% 절감 효과 언급
• Google 내부 자료에 따르면 TPUv7은 TPUv6e 대비 와트당 성능 2배 향상
• Nvidia CEO Jensen Huang도 TPU를 “특수한 사례”로 평가하며 주목

TPU 도입을 가로막는 문제들

• 첫 번째 장벽은 생태계(CUDA 독점)
  • 대학·산업 모두 CUDA 중심으로 교육·개발
  • TPU는 JAX·TensorFlow 중심이며, PyTorch 지원은 상대적으로 늦게 강화됨
• 멀티클라우드 전략의 확산도 제약
  • 대부분 기업은 AWS/Azure/GCP에 데이터가 나뉘어 있어 데이터 이동 비용(egress)이 크기 때문에 GPU 기반 워크로드가 더 유연함
  • TPU는 GCP 전용, Nvidia는 3대 클라우드 모두에서 이용 가능
• TPU를 선택했다가 가격이 바뀌거나 환경이 변하면 재작성 비용이 매우 큼
• 구글은 최근에야 외부 판매·확산을 위한 조직을 확대하고 있으며, 일부 전·현직자들은 향후 네오클라우드 등을 통한 외부 공급 가능성을 언급

TPU와 Google Cloud의 전략적 가치

• AI 시대 클라우드 산업은 고마진 구조(50~70%) → 저마진(20~35%) 으로 전환 중
  • 원인은 Nvidia의 75% 마진으로 인한 비용 압박
• 자체 ASIC(특히 TPU)을 보유한 사업자만이 전통적 클라우드 마진(50%대) 로 복귀 가능
• 구글의 우위 요소
  • TPU는 가장 성숙한 클라우드용 ASIC
  • Google은 RTL 등 칩 설계의 프런트엔드를 대부분 내부에서 수행
  • Broadcom은 물리 설계(백엔드)만 담당, 마진 구조가 Nvidia보다 낮아 TPU 비용 경쟁력 강화
  • Google이 소프트웨어 최적화 스택 전체를 보유해 하드웨어 성능을 극대화
• TPU 기반으로 Gemini 3 등 주요 모델이 학습 및 추론 수행
  • 내부 AI 서비스 전반에 TPU 활용 확대
• SemiAnalysis는 “Google의 7세대 TPU는 Nvidia Blackwell과 동급 수준”이라 평가
• TPU는 GCP의 장기 경쟁우위이자, AI 인프라 시장 점유율 확대의 핵심 동력으로 평가됨