분탕 원문


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이전에 구글,메타 TPU 개발해서 쓰는거 보니까


비용,전력,속도,개발,오픈소스 모두 GPU보다 한수위임


ai연산하는데 대체 그래픽코어칩이 왜 필요하냐고 지적했던 짐캘러 말이 맞았음


앞으로 범용성과 비용으로 tpu가 gpu를 몰아내고 ai칩의 표준이 될거라고 함


그리고 쿠다? 요즘 업계에서 쿠다 점점 버리고 있는 추세라고함 


애초에 쓸 이유가 1도 없음



그래서 젠슨황이 깐부치킨으로 한국에서 아양떨고 gpu 26만장 공급한다 어쩐다 한게 


TPU가 한국시장 먼저 잠식할까봐 전략적으로 저지랄한거



이미 추론,연산,개발 편의성 부분에서 TPU가 압승이라고 나왔고


현재 gpu는 쿠다 하나때문에 어쩔수없이 쓰게되는 비효율적 연산기인데


쿠다마저도 구글과 메타가 박살내고 있는중 ㅋㅋㅋ


좀만 있으면 90급 글카들 100만원 아래로 살수있는 날이 올거임 기다리셈 ㅋㅋㅋㅋㅋ
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팩트 체크


1. “TPU가 비용/전력/속도/개발/오픈소스 모두 GPU보다 한 수 위”


- Google TPU는 특정 딥러닝 워크로드(특히 대규모 Transformer, Google이 직접 튜닝한 모델)에서 전성비(성능/전력)와 비용 효율이 GPU보다 좋은 케이스가 실제로 있음

- TPU v5/v6 세대에서 H100/GB200 대비 20~50% 수준 TCO 개선이 가능하다는 분석 있음

https://www.rohan-paul.com/p/semianalysis-on-google-tpu-vs-nvidia


- TPU는 "범용 하드웨어"가 아니라 "ML 특화 ASIC", Google Cloud에서만 빌려 쓸 수 있음, 엣지*에서는 거의 사용 못함

*엣지: 데이터가 생성되는 위치(일반적으로 사물 인터넷 장치 또는 센서)에 물리적으로 더 가까운 방식

https://cloud.google.com/tpu


- TPU 개발은 TF/JAX(+XLA)에 강하게 묶여 있고, 일반 개발자 입장에서는 CUDA 쪽이 정보, 라이브러리가 더 많음

https://binaryverseai.com/tpu-vs-gpu-ai-hardware-war-guide-nvidia-google/



요약: 일부 대형 워크로드에선 “전성비/비용 효율”만큼은 TPU가 상당히 좋은건 맞음, 모든 면에서 GPU 상위호환은 아님





2. “AI 연산에 그래픽 코어 칩이 왜 필요하냐, 짐 캘러 말이 맞았다”


- CUDA 같은 폐쇄적이고 복잡한 스택은 ‘swamp(늪)’, 더 단순하고 개방적인 AI 하드웨어/소프트웨어를 지향해야 한다

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/jim-keller-criticizes-nvidias-cuda-and-x86-cudas-a-swamp-not-a-moat-x86-was-a-swamp-too


- Tenstorrent 는 다른 형태의 범용 AI 프로세서로 NVIDIA가 잘 못 챙기는 시장을 노리겠다

https://wccftech.com/jim-keller-tenstorrent-going-after-ai-markets-that-arent-served-well-by-nvidia/



요약: 짐 캘러는 GPU 자체를 부정했다기보다 "CUDA 락인 + 복잡성" 을 싫어한다





3. “앞으로 범용성과 비용으로 TPU가 GPU 몰아내고 AI 칩 표준 된다”


- 2024년 데이터센터 GPU 시장에서 NVIDIA가 약 90% 이상 점유


https://iot-analytics.com/leading-generative-ai-companies/



- 글로벌 AI 데이터 센터 GPU 시장 규모는 2025년에 105억 1천만 달러에 달했으며, 2026년 128억 3천만 달러에서 2035년에는 약 771억 5천만 달러로 증가할 것으로 예상



https://www.precedenceresearch.com/ai-data-center-gpu-market



- Google TPU는 성능/비용이 꽤 좋지만 사실상 Google Cloud 한정 제품, 표준이 되기엔 유통/에코시스템 측면에서 너무 좁음

- 관심은 크지만, 아직 Nvidia 플랫폼에 대한 위협은 제한적이라는 평가

https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/nvidia-responds-as-meta-explores-switch-to-google-tpus



요약: 장기적으로 “각 빅테크가 자기 ASIC + 여전히 GPU 혼용” 구조로 가는 추세, TPU 원툴은 아님





4. “요즘 업계에서 CUDA 버리는 추세, 쓸 이유가 1도 없음”


- AMD ROCm, Intel oneAPI/openVINO, 그 외 ZLUDA 같은 오픈소스 개발되고 있긴 함

- 아직까지는 성숙도, 도구, 라이브러리, 커뮤니티, 성능 최적화 측면에서 CUDA가 압도적

https://medium.com/the-software-frontier/democratizing-ai-compute-part-3-the-cuda-empire-a9e3b3ca8764


- PyTorch, TensorFlow 공식 홈페이지만 가봐도 대부분 GPU 가속은 CUDA 베이스

https://pytorch.org/get-started/locally/

https://www.tensorflow.org/install/gpu?hl=ko



요약: “CUDA를 버리는 추세” 라기에는 수치와 생태계가 CUDA 에 지배적





5. “이미 추론/연산/개발 편의성에서 TPU 압승, GPU는 CUDA 때문에 억지로 쓰는 비효율적 연산기”


- Google 내부에서는 TPU 비중이 아주 높음

- TPU v4 논문 기준으로, Google 내부 딥러닝 트레이닝의 90% 이상이 TPU에서 돌아간다고 함

https://cloud.google.com/tpu


- 하지만 외부 전체 시장 관점에서는 PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX Runtime, TensorRT, Triton 등 대부분 프레임워크/툴이 CUDA를 1순위로 최적화하고 있어서, 개발 편의성 면에선 아직도 GPU 진영이 우세

https://pytorch.org/blog/accelerating-pytorch-with-cuda-graphs/


- Google TPU가 대안으로 부상하는 건 맞지만, NVIDIA의 전체 플랫폼(하드웨어+소프트웨어)을 대체하기엔 채택 범위가 너무 좁다는 평가

https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/nvidia-responds-as-meta-explores-switch-to-google-tpus



요약: 

- Google/JAX/TF 헤비유저 + Google Cloud 종속 OK -> TPU 쪽이 경제성 좋을 수 있음

- 그 외 대부분(로컬 GPU, 다른 클라우드, 다양한 워크로드) -> GPU + CUDA가 훨씬 현실적





결론


- 전성비/비용 면에서 “대규모 워크로드에선 TPU가 꽤 세다” 정도는 팩트


- CUDA 락인 문제가 크고, 각 빅테크가 자체 칩으로 의존도를 줄이려 한다는 것도 어느 정도 팩트


- 나머지 “TPU가 모든 면에서 우월하다”, “곧 표준이 되고 GPU는 사라진다”, “업계가 CUDA 버리는 중이다” 는 근거 없음