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구글의 차세대 AI 가속기, 어디까지 왔을까? TPU관련

Q: TPU는 GPU보다 무조건 빠른가요?

👉 아닙니다. TPU는 행렬 연산(딥러닝)에 특화되어 있어 AI 학습/추론에는 빠르지만, 일반적인 그래픽 작업이나 범용 연산에는 GPU가 더 유리할 수 있습니다.

Q: TPU를 집에 설치할 수 있나요?

👉 불가능합니다. TPU는 구글 데이터센터에 설치되어 있으며, 오직 구글 클라우드 서비스를 통해서만 원격으로 사용할 수 있습니다.

Q: 기존 PyTorch 코드를 그대로 쓸 수 있나요?

👉 네, PyTorch/XLA 덕분에 대부분 그대로 사용 가능합니다. 다만, TPU 성능을 100% 끌어내기 위해서는 일부 코드 최적화가 필요할 수 있습니다.

Ai.dopro 2025. 11. 26.

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구글의 차세대 AI 가속기, 어디까지 왔을까? 구글 I/O에서 공개된 6세대 TPU 'Trillium'부터 v5p의 성능 분석까지, AI 개발자가 꼭 알아야 할 최신 TPU 소식을 핵심만 요약해 드립니다!

요즘 AI 업계가 정말 뜨겁죠? 🔥 챗GPT를 시작으로 거대언어모델(LLM) 전쟁이 치열해지면서, AI 모델을 학습시키는 '칩(Chip)' 확보가 무엇보다 중요해졌어요. 엔비디아(NVIDIA)의 GPU 품귀 현상 때문에 고민 많으셨던 분들 계실 텐데요. 저도 프로젝트할 때 GPU 비용 때문에 깜짝 놀란 적이 한두 번이 아니에요. 😭

그래서 오늘은 구글이 작정하고 만든 AI 전용 칩, TPU(Tensor Processing Unit)의 최신 근황을 정리해 봤어요. 특히 최근 발표된 'Trillium'과 현역 최강 'v5p'가 어떤 변화를 가져올지 함께 살펴봐요! 😊

1. 구글 TPU, 왜 주목해야 할까요? 🤔

TPU는 구글이 자체적으로 개발한 머신러닝 전용 주문형 반도체(ASIC)예요. 쉽게 말해, "오직 AI 연산만을 위해 태어난 두뇌"라고 볼 수 있죠.

GPU가 그래픽 처리를 위해 태어났다가 AI 연산에도 쓰이게 된 '범용 천재'라면, TPU는 처음부터 행렬 연산 최적화를 목표로 설계된 '전문가'입니다. 구글은 자사의 검색, 유튜브, 그리고 최근의 Gemini(제미나이) 모델까지 모두 이 TPU를 기반으로 학습시키고 있어요.

💡 알아두세요!
TPU는 개별 칩 하나로 구매해서 내 컴퓨터에 꽂는 방식이 아니에요. 구글 클라우드(Google Cloud)를 통해 클라우드 환경에서 빌려 쓰는 방식으로만 사용할 수 있답니다.

2. 최신 뉴스: TPU v5p와 Trillium 등장 📊

최근 구글 클라우드 관련 소식 중 가장 핫한 키워드는 단연 TPU v5p와 6세대 TPU인 Trillium(트릴리움)입니다.

TPU v5p는 현재 구글 클라우드에서 사용할 수 있는 가장 강력한 모델이에요. 이전 세대인 v4에 비해 약 2배 이상의 부동 소수점 연산 성능(FLOPS)을 자랑하죠. 특히 LLM 학습에 필수적인 메모리 대역폭이 대폭 향상되었습니다.

세대별 TPU 주요 스펙 비교

구분	TPU v4	TPU v5p	Trillium (6세대)
출시 시기	2021년	2023년 말	2024년 발표 (예정)
성능 향상	기준점	v4 대비 약 2~3배	v5e 대비 약 4.7배
주요 특징	3D 토러스 구조	LLM 학습 최적화	에너지 효율 극대화
메모리	32GB HBM	95GB HBM	대폭 확장 (미공개)

⚠️ 주의하세요!
최신 TPU(v5p 등)는 수요가 많아 구글 클라우드 내에서도 '할당량(Quota)'을 확보하기가 쉽지 않을 수 있습니다. 대규모 학습 계획이 있다면 미리 영업팀과 상담하거나 용량을 예약하는 것이 좋습니다.

3. 실전: 비용은 얼마나 들까요? 🧮

성능이 좋은 건 알겠는데, 역시 가장 중요한 건 '비용'이겠죠? TPU는 보통 '칩(Chip) 당 시간' 단위로 과금됩니다. 스팟(Spot) 인스턴스를 활용하면 훨씬 저렴하게 쓸 수 있다는 사실, 알고 계셨나요?

📝 예상 비용 계산 공식

총 비용 = (칩 개수 × 시간당 단가) × 사용 시간

* 스팟 인스턴스(Preemptible) 사용 시 약 60~70% 할인 가능

🔢 TPU 비용 간편 계산기

TPU 유형 선택:

사용 시간(Hour):

4. 개발자를 위한 생태계 변화 👩‍💼👨‍💻

하드웨어가 아무리 좋아도 소프트웨어가 불편하면 쓰기 어렵겠죠? 과거엔 TPU를 쓰려면 TensorFlow를 써야 한다는 인식이 강했습니다. 하지만 지금은 다릅니다.

PyTorch/XLA(PJRT)의 지원이 강력해지면서, 기존에 PyTorch로 개발하던 코드도 큰 수정 없이 TPU에서 돌릴 수 있게 되었어요. 특히 JAX 프레임워크와의 궁합은 환상적이라, 연구자들 사이에서 인기가 급상승 중입니다.

📌 알아두세요!
구글은 'AI 하이퍼컴퓨터'라는 개념을 밀고 있어요. 단순히 칩만 제공하는 게 아니라, 스토리지, 네트워크, 프레임워크까지 최적화된 풀 패키지를 제공한다는 전략이죠.

실전 예시: 스타트업 A사의 선택 📚

실제로 GPU를 구하지 못해 발을 동동 구르던 스타트업 A사가 TPU로 전환한 사례를 들어볼게요.

사례 주인공의 상황

상황: 7B 파라미터급 LLM 미세조정(Fine-tuning) 필요
문제: H100 인스턴스 대기 시간 3개월 이상 소요

해결 과정

1) TPU v5e(가성비 모델) 인스턴스 즉시 할당

2) JAX 기반 코드로 마이그레이션 (약 1주 소요)

최종 결과

- 결과 항목 1: GPU 대비 학습 비용 약 40% 절감

- 결과 항목 2: 대기 시간 없이 프로젝트 즉시 착수

이처럼 무조건 엔비디아 GPU만 고집할 것이 아니라, 상황에 맞춰 TPU를 유연하게 활용하는 전략이 필요해요.

💡

TPU 소식 핵심 요약

✨ 신형 모델 등장: Trillium(6세대) 발표로 에너지 효율과 성능 극대화

📊 성능 비교: v5p는 v4 대비 약 2~3배 빠른 학습 속도 제공

🧮 비용 최적화:

스팟(Spot) 인스턴스 활용 시 최대 70% 절감

👩‍💻 호환성: JAX 및 PyTorch 완벽 지원으로 진입 장벽 낮아짐

구글 클라우드 할당량 체크는 필수입니다!

자주 묻는 질문 ❓