GPU vs TPU 차이점, 3분 만에 최신 정보 완벽 정리

주식 투자를 하시는 분들이라면 엔비디아의 GPU가 없어서 못 판다는 이야기를 귀에 딱지가 앉도록 들으셨을 겁니다. 그런데 여기서 잠깐 의문이 생깁니다. 구글은 자신들의 AI를 돌릴 때 GPU가 아닌 TPU라는 것을 쓴다고 합니다.

도대체 GPU는 뭐고 TPU는 무엇일까요?

오늘 이 글 하나만 읽으시면, 어디 가서 AI 반도체에 대해 자신 있게 아는 척하실 수 있도록 아주 쉽게 정리해 드리겠습니다. 2026년 현재 시점에서 바라본 가장 최신의 정보로 두 칩셋의 차이점을 파헤쳐 보겠습니다.

GPU와 TPU가 뭔가요

이 두 가지를 이해하기 위해서는 먼저 컴퓨터의 두뇌라고 불리는 CPU를 알아야 합니다. CPU는 정말 똑똑한 박사님과 같습니다.

어려운 수학 문제도 풀고, 문서 작업도 하고, 인터넷 서핑도 하는 등 혼자서 모든 일을 처리할 수 있는 만능 일꾼입니다. 하지만 박사님은 한 번에 한 가지 일만 아주 정확하게 처리하는 경향이 있습니다.

여기서 GPU가 등장합니다. GPU는 원래 게임 화면을 모니터에 뿌려주기 위해 탄생했습니다.

화면을 구성하는 수백만 개의 점, 즉 픽셀을 동시에 색칠해야 하니 박사님 한 명보다는 단순 계산을 할 줄 아는 초등학생 천 명이 훨씬 더 효율적이었던 것입니다.

즉 GPU는 복잡한 명령은 잘 못 알아듣지만, 단순한 계산을 엄청난 물량 공세로 동시에 처리하는 데 특화된 부품입니다.

그런데 우연히도 인공지능을 학습시키는 과정이 이 단순 계산의 무한 반복과 너무나 닮아 있었던 것입니다. 그래서 그래픽 카드였던 GPU가 AI 시대의 주인공이 되었습니다.

그렇다면 TPU는 무엇일까요. TPU는 구글이 작정하고 만든 AI 전용 칩입니다.

GPU가 게임도 하고 그래픽 작업도 하면서 겸사겸사 AI도 잘하는 친구라면, TPU는 오로지 인공지능, 그중에서도 딥러닝 연산만을 위해 태어난 지독한 전문가입니다.

밥 먹고 잠자고 AI 연산만 하도록 설계되었기 때문에 불필요한 기능은 싹 빼버리고 오직 행렬 연산 속도를 높이는 데에만 집중한 녀석입니다.

2026년 지금 이 시점에서 우리가 주목해야 할 기술적 차이점은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 이 차이를 이해하면 왜 구글이 막대한 돈을 들여 자체 칩을 개발했는지 이해가 되실 겁니다.

첫 번째 GPU는 말 그대로 범용성이 뛰어납니다. 여러분이 비싼 돈을 주고 엔비디아 그래픽 카드를 샀다면, 그걸로 최신 고사양 게임을 즐길 수도 있고, 동영상 편집을 할 수도 있으며, AI 모델을 개발할 수도 있습니다.

널리 쓰이는 만큼 참고할 수 있는 자료도 많고 커뮤니티도 방대합니다. 반면에 TPU는 오직 텐서플로우나 잭스 같은 특정 딥러닝 프레임워크 위에서 돌아가는 AI 연산에만 특화되어 있습니다.

집에 있는 컴퓨터에 TPU를 꽂아서 게임을 돌린다는 건 불가능합니다.

두 번째, GPU는 계산할 때마다 메모리 창고에 가서 데이터를 가져오고 다시 갖다 놓는 과정을 반복합니다.

물론 최근 HBM 같은 초고속 메모리를 써서 이 속도를 엄청나게 높였지만, 여전히 왔다 갔다 하는 시간이 걸립니다.

하지만 TPU는 칩 내부에 데이터를 흘려보내는 독특한 구조를 가지고 있습니다. 마치 컨베이어 벨트처럼 데이터가 칩 안을 통과하면서 계산이 순식간에 완료되는 방식입니다. 이 덕분에 전기를 훨씬 적게 쓰면서도 빠른 속도를 낼 수 있습니다.

세 번째, GPU는 과학 계산용으로도 쓰이기 때문에 소수점 아래 아주 긴 자리까지 정확하게 계산하는 능력이 있습니다.

하지만 AI는 사실 그렇게까지 정밀한 숫자가 필요 없는 경우가 많습니다. 강아지 사진을 보고 고양이인지 강아지인지 맞히는 데 소수점 10자리까지 정확할 필요는 없으니까요.

TPU는 이런 점을 파고들었습니다. 계산의 정밀도를 살짝 낮추는 대신, 그만큼 처리 속도를 비약적으로 높인 것입니다. 이를 전문 용어로 bfloat16 포맷을 사용한다고 합니다.

구분	GPU (Graphics Processing Unit)	TPU (Tensor Processing Unit)
개발사	엔비디아 (대표적), AMD 등	구글 (Google)
주 사용 목적	그래픽 렌더링, 게임, AI 학습 및 추론	오직 딥러닝 (Deep Learning) 연산
유연성	매우 높음 (다양한 프로그램 호환)	낮음 (TensorFlow, JAX 등 특정 환경)
핵심 장점	어디서나 구하기 쉽고 다용도로 활용 가능	압도적인 전력 효율과 대규모 연산 속도
접근 방식	개인 PC 장착 또는 클라우드 대여	주로 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 대여
가격 정책	칩 자체 구매 비용 발생	사용한 시간만큼 클라우드 비용 지불

엔비디아는 계속해서 AI 기능을 강화한 새로운 GPU를 내놓고 있고, 구글 역시 트릴리움 같은 차세대 TPU를 발표하며 경쟁하고 있습니다.

하지만 이 둘은 싸워서 한쪽이 사라질 관계라기보다는, 서로의 영역을 보완하며 공존할 가능성이 큽니다.

우리는 이 기술 경쟁을 지켜보며 우리에게 유리한 도구를 골라 쓰면 그만입니다. 게임도 하고 AI도 배우고 싶다면 GPU를, 본격적인 AI 서비스를 저렴하고 빠르게 만들고 싶다면 TPU를 선택하면 됩니다.

중요한 것은 하드웨어의 이름이 아니라, 내가 무엇을 만들고 싶은지 그 목적을 분명히 하는 것입니다.

오늘 설명해 드린 GPU와 TPU의 차이점이 여러분의 궁금증을 시원하게 해결해 주었기를 바랍니다. 기술은 계속 변하지만, 그 본질을 이해하고 있다면 어떤 새로운 용어가 나와도 당황하지 않으실 겁니다.