AI 시대가 가속화되면서 엔비디아 GPU와 구글 TPU는 인공지능 모델 학습과 추론의 핵심 하드웨어로 자리 잡았습니다. 두 장치는 모두 대규모 병렬 연산을 수행한다는 점에서는 같지만, 설계 목적・아키텍처・성능・생태계까지 모든 면에서 본질적으로 다른 철학을 가진 칩입니다. 이 글에서는 GPU와 TPU의 차이, 각 장치의 강점과 단점, 그리고 언제 어떤 하드웨어를 선택해야 하는지를 깊이 있게 분석합니다.1. GPU와 TPU의 설계 목적 비교구글 TPU(Tensor Processing Unit)TPU는 **AI 전용 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)**으로, 특히 행렬 곱셈과 텐서 연산을 초고속으로 처리하도록 만들어졌습니다. 내부에는 구글이 설계한 **시스톨릭 ..
