CPU vs GPU vs TPU 차이 완벽정리｜왕초보도 5분 만에 이해하는 인공지능 핵심 칩

컴퓨터나 인공지능(딥러닝) 이야기를 들으면 꼭 나오는 단어가 CPU, GPU, TPU이다.
이름은 익숙한데 막상 “그래서 뭐가 다른 건데?”라고 물어보면 설명하기 애매한 경우가 많다.

완전 초보 기준으로, 세 가지의 역할과 차이를 보기 쉽게 한 번에 정리해 보자.

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1. 한눈에 보는 CPU · GPU · TPU 핵심 요약

한 줄 정리부터 먼저 볼게요.

• CPU (Central Processing Unit) – 컴퓨터의 두뇌.
  → 운영체제, 프로그램 실행, 조건문·분기 같은 복잡한 일반 연산 담당.
• GPU (Graphics Processing Unit) – 그래픽·영상·AI를 위한 근육.
  → 단순 계산을 수천 개 동시에 처리하는 병렬 연산용 칩.
• TPU (Tensor Processing Unit) – 구글이 만든 인공지능(딥러닝) 전용 특수 칩.
  → 텐서(행렬) 연산에 특화, 대규모 AI 학습·추론에 사용.

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2. CPU · GPU · TPU, 사람으로 비유해서 이해하기

2-1. CPU: 여러 일을 조율하는 ‘두뇌’

• 역할 : 윈도우/맥 같은 운영체제, 브라우저, 게임, 문서 작업 등 대부분의 일반 프로그램 실행.
• 특징 : 코어(작업자)는 많지 않지만 매우 똑똑하고 유연함.
• 비유 : 회사에서 여러 업무를 지휘·조율하는 팀장 역할.

🔎 정리하면, “컴퓨터가 하는 거의 모든 기본 작업의 중심”이 바로 CPU 이다.

2-2. GPU: 단순 작업을 미친 듯이 많이 하는 ‘근육’

• 원래는 3D 게임, 영화, 애니메이션 같은 그래픽 처리를 위해 탄생.
• 요즘은 딥러닝(인공지능) 연산에도 거의 필수로 사용.
• 작은 코어가 수천~수만 개 들어 있어서, 같은 계산을 동시에 반복하는 데 최적화.
• 비유 : 시킨 일을 똑같이, 빠르게, 대량으로 처리하는 공장 근로자 군단.

🔎 정리하면, “그래픽과 인공지능용 수학 계산을 초고속으로 처리하는 근육”이다.

2-3. TPU: 구글이 만든 ‘AI 전용 전문가’

• Google(구글)이 직접 설계한 딥러닝 전용 칩.
• Tensor(텐서)라는 AI 데이터(행렬, 벡터)를 빠르게 계산하도록 최적화.
• 일반 PC에 꽂아 쓰는 용도가 아니라, Google Cloud에서 대규모 AI 서비스·연구용으로 주로 활용.
• 비유 : “나는 오직 AI 모델만 빠르게 돌리려고 태어난 전문가다”라는 느낌.

🔎 정리하면, “구글 클라우드 안에서 돌아가는 인공지능 전용 특수 칩”이라고 보면 됩니다.

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3. 어떤 일을 할 때 무엇이 중요한가?

• 일반 PC 작업 (웹서핑, 문서, 간단한 게임) → CPU가 거의 모든 일을 처리.
• 3D 게임, 영상 편집, 3D 그래픽 작업 → CPU + GPU 조합이 중요. (게임 규칙·로직 = CPU, 화면 그리기·이펙트 = GPU)
• 딥러닝(인공지능) 공부·개발 → CPU는 제어, GPU는 무거운 수학 계산 담당.
• 초대형 AI 서비스·연구(구글 번역, 유튜브 추천 등) → GPU 클러스터 또는 TPU 같은 특수 칩 사용.

왕초보 기준에서 기억할 포인트는 간단합니다.
“일반 사용자는 CPU와 GPU만 잘 이해해도 충분하고, TPU는 주로 구글 클라우드에서 쓰는 AI 전문가용 칩이다.”

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4. CPU · GPU · TPU 비교표

구분	CPU	GPU	TPU
정체성	컴퓨터의 두뇌	그래픽·병렬 연산용 근육	구글 AI 전용 특수 칩
설계 목적	범용 컴퓨팅(뭐든 처리)	그래픽, 영상, 대량 수치 연산	딥러닝(텐서 연산) 최적화
잘하는 일	운영체제, 앱 실행, 복잡한 로직	3D 그래픽, 영상 편집, 딥러닝 연산	초대형 모델 학습·추론
유연성	매우 높음	중간(그래픽·병렬 연산 특화)	낮음(AI에 올인)
주 사용처	PC, 노트북, 서버, 스마트폰	그래픽카드, AI 서버, 워크스테이션	Google Cloud AI 인프라
초보자 관점	기본적으로 항상 필요	게임·영상·AI 하면 중요	일반 사용자는 몰라도 OK

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5. 왕초보를 위한 핵심 포인트 정리

• CPU → 컴퓨터의 두뇌, 운영체제와 앱 실행의 중심.
• GPU → 그래픽·영상, 그리고 딥러닝 속도를 올려주는 병렬 연산 칩.
• TPU → 구글 클라우드에서 쓰는 AI 전용 특수 칩.

그래서 현실적으로는,

• 일반 사용자 : CPU만 신경 쓰면 되고, 게임·영상 작업하면 GPU도 중요.
• 딥러닝 입문자 : CPU + 적당한 GPU 조합이면 충분.
• TPU : 구글 클라우드에서 초대형 AI 프로젝트를 할 때 등장.

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6. 마무리: 이렇게만 기억하면 충분하다

복잡하게 느껴지는 CPU · GPU · TPU도 사실 이렇게 정리하면 단순합니다.

• CPU = 두뇌 → 컴퓨터의 기본 처리 담당.
• GPU = 근육 → 그래픽과 인공지능 연산을 빠르게.
• TPU = AI 전문가 → 구글 클라우드 안에서 대규모 딥러닝 전담.

이 정도만 머릿속에 정리해 두면, 뉴스나 영상에서 “AI 칩”, “GPU 부족”, “TPU로 학습했다”라는 말이 나와도 어느 정도 감을 잡고 이해하실 수 있을 거다.