1. 서론: 제미나이 3.0의 등장, 왜 ‘TPU’인가?
최근 구글이 발표한 제미나이 3.0(Gemini 3.0)의 성능이 전 세계를 놀라게 하고 있습니다. 사람처럼 대화하고 생각하는 AI의 발전 뒤에는 엄청난 연산 처리가 필요한데, 여기서 주목받는 핵심 기술이 바로 TPU(Tensor Processing Unit)입니다.
“CPU는 컴퓨터의 뇌, GPU는 그래픽…” 여기까지는 많이 들어보셨을 겁니다. 하지만 TPU라는 용어는 아직 낯설게 느끼시는 분들이 많습니다. IT 뉴스를 볼 때 CPU, GPU, TPU가 섞여 나오면 도대체 무엇이 다른지 혼동되기도 하죠.
이번 글에서는 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 CPU, GPU, TPU의 개념과 차이점, 그리고 왜 AI 시대에 TPU가 필수적인지 자세히 알아보겠습니다.
2. 한눈에 보는 CPU vs GPU vs TPU 차이점
먼저 복잡한 설명에 앞서, 세 가지 프로세서의 특징을 표로 비교해 보겠습니다.
| 구분 | CPU (Central Processing Unit) | GPU (Graphics Processing Unit) | TPU (Tensor Processing Unit) |
| 주요 역할 | 컴퓨터의 전반적인 제어, 복잡한 순차 처리 | 그래픽 처리, 대량의 데이터 병렬 처리 | 딥러닝/AI 연산 전용 가속 |
| 비유 | 똑똑한 수학 교수 1명 (모든 문제 해결 가능) | 초등학생 1,000명 (단순 계산을 동시에 처리) | 계산기 장인 (특정 공식만 미친 속도로 처리) |
| 코어 수 | 적음 (수십 개) | 많음 (수천 개) | 매우 많음 (행렬 연산 특화) |
| 유연성 | 매우 높음 (OS 실행 등 모든 작업) | 높음 (게임, 영상, 채굴 등) | 낮음 (AI 연산 이외에는 사용 불가) |
| 대표 제조사 | Intel, AMD | NVIDIA, AMD |
3. 각 프로세서의 구조와 히스토리
1) CPU (중앙 처리 장치)
- 구조 및 동작: ‘직렬 처리’ 방식에 최적화되어 있습니다. 명령어를 순서대로 하나씩 빠르게 처리하는 데 특화되어 있어, 운영체제(Windows 등) 실행이나 복잡한 논리 계산에 필수적입니다.
- 발전: 인텔(Intel)과 AMD가 시장을 주도해 왔으며, 클럭 속도를 높이고 코어 수를 늘리는 방향으로 발전해 왔습니다. 현재 모든 컴퓨터와 스마트폰의 두뇌 역할을 합니다.
2) GPU (그래픽 처리 장치)
- 구조 및 동작: 원래는 모니터에 화면을 뿌려주기 위해 탄생했습니다. 화면의 픽셀 하나하나를 동시에 계산해야 하므로 ‘병렬 처리’에 강력합니다. 이 특징이 단순 계산을 무수히 많이 반복해야 하는 AI 딥러닝과 잘 맞아떨어지면서 현재 AI 붐의 주역(NVIDIA)이 되었습니다.
- 발전: 게임용 그래픽 카드에서 시작해, 현재는 데이터 센터의 AI 학습용으로 더 많이 사용됩니다.
3) TPU (텐서 처리 장치)
- 개념: 구글이 오직 머신러닝(특히 딥러닝)만을 위해 자체 개발한 AI 전용 칩입니다.
- 동작 방식: CPU나 GPU가 데이터를 메모리에서 가져오고 저장하는 과정을 반복하며 병목현상이 생기는 것과 달리, TPU는 ‘시스톨릭 어레이(Systolic Array)’라는 구조를 사용하여 데이터가 칩 내부를 물 흐르듯 통과하며 연산합니다. 이로 인해 전력 소모는 줄이고 속도는 비약적으로 높였습니다.
- Tensor란?: 여기서 ‘Tensor(텐서)’는 데이터의 묶음을 의미합니다. (0차원=스칼라, 1차원=벡터, 2차원=행렬, 3차원 이상=텐서). AI, 특히 딥러닝은 수많은 행렬 곱셈 연산으로 이루어져 있습니다. TPU는 이 ‘행렬 연산’에만 몰빵(?)하여 최적화된 하드웨어라고 보시면 됩니다.
4. 이 칩들은 누가 만들까? (한국 기업의 역할)
여기서 우리가 주목해야 할 점은 “누가 설계하고, 누가 부품을 대는가”입니다.
- 설계(Fabless):
- CPU: 인텔, AMD, 애플(M시리즈) 등
- GPU: 엔비디아(NVIDIA), AMD 등
- TPU: 구글(Google)이 직접 설계하여 자사 데이터센터에서 사용합니다. (판매용이 아님)
- 한국 기업의 역할 (삼성전자, SK하이닉스):이 부분은 국뽕이 아니라 현실적인 팩트입니다. 아무리 빠른 TPU나 GPU가 있어도, 데이터를 저장하고 보내주는 메모리 반도체가 느리면 소용이 없습니다.
- 현재 AI 가속기(GPU, TPU) 옆에는 반드시 HBM(고대역폭 메모리)이라는 초고성능 메모리가 붙어야 합니다.
- 이 HBM 시장을 SK하이닉스와 삼성전자가 전 세계적으로 꽉 잡고 있습니다. 즉, 구글이 TPU 성능을 높이거나 엔비디아가 GPU를 팔수록 한국의 메모리 반도체 기업들도 함께 성장하는 구조입니다.
5. 앞으로의 미래 예상
CPU, GPU, TPU는 경쟁 관계라기보다 상호 보완적인 관계로 발전할 것입니다.
- 전문화의 가속: CPU는 전체 통제, GPU는 범용적인 AI 학습, TPU는 구글 생태계의 특화된 초고속 연산으로 역할이 나뉠 것입니다.
- NPU의 등장: 최근엔 스마트폰이나 노트북에 NPU(Neural Processing Unit)라는 AI 전용 칩이 탑재되고 있습니다. TPU의 축소판이라고 이해하면 쉽습니다. 앞으로는 개인 기기에서도 AI가 자체적으로 돌아가는 ‘온디바이스 AI’ 시대가 올 것입니다.
- 한국 반도체의 기회: AI 연산량이 늘어날수록 전력 소모를 줄이고 처리 속도를 높이는 고성능 메모리(HBM, CXL 등)의 수요는 폭발적으로 증가할 것입니다.
6. 결론: AI 시대를 바라보는 눈
제미나이 3.0과 같은 혁신적인 AI 모델은 하루아침에 나온 것이 아닙니다. 구글이 TPU라는 전용 하드웨어를 10년 가까이 준비하고 투자했기에 가능한 결과입니다.
우리는 이제 단순히 “AI가 신기하다”를 넘어, 그 AI를 구동시키는 ‘인프라(하드웨어)’의 변화에도 관심을 가져야 합니다. TPU의 발전, 그리고 이를 뒷받침하는 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 기술력이 합쳐져 앞으로 어떤 세상을 만들어낼지 지켜보는 것도 흥미로운 관전 포인트가 될 것입니다.