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GPU와는 다르다! 구글 TPU를 움직이는 두뇌, XLA와 시스톨릭 어레이

GPU가 수많은 코어를 활용한 범용성과 유연성을 무기로 삼는다면, 구글의 TPU는 다른 길을 선택했습니다. 바로 AI 연산의 핵심인 행렬 곱셈 처리량과 에너지 효율을 극한으로 끌어올리는 것입니다.

TPU 설계의 핵심은 두 가지입니다. 첫째는 시스톨릭 어레이라는 격자 구조의 처리 장치를 통해 데이터를 끊임없이 흘려보내며 행렬 연산을 수행하는 것입니다. 둘째는 XLA 컴파일러를 통해 연산 전에 메모리 접근 패턴을 미리 최적화하여 에너지 소모가 큰 캐시 의존도를 크게 낮춥니다.

이러한 하드웨어와 소프트웨어의 통합 설계는 TPU가 개별 칩을 넘어 수천 개 칩을 연결하는 Pod 단위까지 확장될 수 있는 기반이 됩니다. 이는 유연성을 일부 희생하는 대신, 특정 목적에 최적화된 설계가 얼마나 강력한 성능을 발휘할 수 있는지 보여줍니다.

GPU와는 다르다! 구글 TPU를 움직이는 두뇌, XLA와 시스톨릭 어레이

GPU가 수만개의 코어로 유연성을 추구할 때, TPU는 시스톨릭 어레이와 XLA 컴파일러로 에너지 효율과 압도적인 처리량을 선택했습니다.
구글 AI의 심장, TPU의 설계 철학을 파헤쳐봅니다.

TPU의 성공은 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 협력(Co-design)이 특정 목적에 얼마나 강력한 시너지를 내는지 보여주는 교과서적인 사례입니다.

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https://news.mrlatte.net/posts/2025/06/23/tpu-design-philosophy/