TPU vs GPU: 2025년 딥러닝/하드웨어/최종 승자는?

2025년, 딥러닝 하드웨어 시장은 그 어느 때보다 뜨겁습니다. 특히 인공지능 워크로드의 핵심인 TPU와 GPU는 누가 더 우위를 점하고 있을까요? 이 글에서는 최신 세대 TPU와 GPU의 아키텍처부터 성능, 비용, 전력 효율, 개발자 생태계까지, AI 하드웨어 전문가의 시선으로 심층 비교 분석하여 여러분의 프로젝트에 최적의 선택을 돕는 실질적인 가이드를 제공합니다.

2025년이 되면서 인공지능 기술은 눈부신 발전을 거듭하고 있고, 그 중심에는 방대한 데이터를 처리하는 강력한 컴퓨팅 자원이 있습니다. 특히 딥러닝 모델의 학습과 추론을 가속화하는 데 필수적인 TPU와 GPU는 지난 몇 년간 끊임없이 진화하며 치열한 경쟁을 펼쳐왔죠. 어떤 하드웨어가 더 좋다고 단정하기 어려운 복잡한 이 환경에서, 여러분의 소중한 시간과 비용을 절약할 수 있도록 오늘 이 두 거인을 속속들이 비교해보려 합니다. 지금부터 2025년 최신 정보를 바탕으로 TPU와 GPU, 과연 누가 딥러닝 워크로드의 왕좌를 차지할지 저와 함께 파헤쳐 봅시다!

💡 TPU vs. GPU: 딥러닝의 두 거인, 무엇이 다를까?

GPU (Graphics Processing Unit)는 원래 그래픽 렌더링을 위해 설계되었지만, 수천 개의 코어를 통한 병렬 처리 능력 덕분에 딥러닝 분야에서 빠르게 핵심 역할을 수행하게 되었습니다. 범용성이 뛰어나 다양한 유형의 병렬 컴퓨팅 작업에 활용될 수 있죠. NVIDIA의 CUDA 플랫폼은 이러한 GPU의 잠재력을 최대한 끌어내며 강력한 생태계를 구축했습니다.

반면 TPU (Tensor Processing Unit)는 Google이 딥러닝 워크로드, 특히 행렬 곱셈 연산에 최적화하기 위해 자체적으로 설계한 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)입니다. 처음부터 인공지능 연산에 초점을 맞춰 개발되었기 때문에, 특정 작업에서는 GPU보다 훨씬 높은 효율성과 성능을 보여줄 수 있습니다. 마치 범용 스포츠카와 특정 트랙에 최적화된 레이싱카의 차이라고 비유할 수 있겠네요.

⚙️ 아키텍처 비교: 설계 철학의 차이

TPU와 GPU의 핵심적인 차이는 바로 그 설계 철학에 있습니다. 이는 두 하드웨어가 딥러닝 작업을 처리하는 방식에 직접적인 영향을 미치죠.

TPU: 텐서 연산에 특화된 시스톨릭 배열

• Systolic Array (시스톨릭 배열): TPU의 핵심은 대규모 행렬 곱셈을 극도로 효율적으로 처리하기 위한 시스톨릭 배열입니다. 데이터가 프로세서 배열을 통해 물결처럼 흐르면서 병렬적으로 연산을 수행, 데이터 이동으로 인한 병목 현상을 최소화합니다.
• Bfloat16 중심: 딥러닝에 필요한 정밀도를 유지하면서도 더 적은 비트로 표현 가능한 Bfloat16(16비트 부동 소수점) 포맷에 최적화되어 있습니다. 이는 메모리 대역폭과 연산 속도 면에서 큰 이점을 제공합니다.
• Tensor 핵심: 이름 그대로 '텐서' 연산에 집중하며, 복잡한 제어 로직보다는 단순하고 반복적인 대규모 연산에 특화되어 있습니다.

GPU: 범용성을 지향하는 CUDA 코어

• CUDA Core 및 Tensor Core: GPU는 수천 개의 작은 코어(CUDA 코어)를 통해 병렬 처리를 수행합니다. 최근 세대 GPU에는 딥러닝 행렬 곱셈을 가속화하는 Tensor Core가 추가되어 AI 성능을 크게 향상시켰습니다.
• FP32/FP16 등 다양한 정밀도 지원: 그래픽 처리와 과학 계산 등 다양한 워크로드를 지원하기 위해 FP32(단일 정밀도)를 기본으로 FP16, Bfloat16 등 다양한 부동 소수점 정밀도를 유연하게 지원합니다.
• 범용성: GPU는 그래픽, 과학 시뮬레이션, 데이터 분석 등 딥러닝 외의 다양한 병렬 컴퓨팅 작업에도 활용될 수 있는 유연한 아키텍처를 가지고 있습니다.

🚀 2025년 최신 세대 전격 비교: Trillium vs. Blackwell

2025년을 기준으로 딥러닝 하드웨어 시장의 최전선에는 Google의 TPU v6 (Trillium)과 NVIDIA의 Blackwell B200/GB200이 있습니다. 이 두 아키텍처는 이전 세대 대비 엄청난 성능 향상을 약속하며 AI의 미래를 이끌고 있죠.

Google TPU v5p 및 v6 (Trillium)

TPU v5p는 2024년 중반에 출시되어 v4 대비 대규모 모델 학습에 탁월한 성능을 보였고, 특히 칩당 HBM 대역폭과 FLOPS가 크게 개선되었습니다. 그리고 2024년 발표 후 2025년에 본격적으로 배포될 TPU v6 (코드명 Trillium)은 이전 세대 대비 최대 4.7배 향상된 컴퓨팅 성능과 2배 향상된 고대역폭 메모리(HBM) 용량을 자랑합니다. 특히 전력 효율(Performance per Watt) 측면에서 매우 공격적인 목표를 가지고 설계되어, 지속 가능한 대규모 AI 학습 환경을 제공하는 데 중점을 둡니다. Google Cloud에서만 독점적으로 제공된다는 점이 특징입니다.

NVIDIA H200 및 Blackwell B200 / GB200

NVIDIA는 2025년 초 H200을 출시하며 HBM3e 메모리를 탑재해 H100 대비 추론 성능을 크게 향상시켰습니다. 하지만 진정한 게임 체인저는 2024년 GTC에서 공개된 Blackwell 아키텍처 (B200 GPU, GB200 Superchip)입니다. B200은 두 개의 다이와 NVLink-C2C 인터커넥트로 연결되어 단일 칩에서 무려 2080억 개의 트랜지스터를 집적했습니다. GB200은 두 개의 B200 GPU와 하나의 Grace CPU를 결합한 형태로, LLM 추론 워크로드에서 H100 대비 최대 30배 빠른 성능을 제공한다고 발표했습니다. 특히 GB200 NVL72 랙 스케일 시스템은 수십만 개의 GPU를 효율적으로 연결하여 대규모 AI 훈련 및 추론에 최적화된 솔루션을 제공합니다.

특징	TPU v6 (Trillium)	NVIDIA Blackwell (B200/GB200)
아키텍처	시스톨릭 배열, ASIC	2세대 트랜스포머 엔진, GPU
주요 연산	Bfloat16 행렬 곱셈	FP8/FP16/FP32, 텐서 코어
성능 향상 (vs 이전 세대)	컴퓨팅 최대 4.7배, HBM 2배 (v4/v5p 대비)	LLM 추론 최대 30배 (H100 대비)
특징	Google Cloud 독점, 높은 전력 효율 목표	NVLink-C2C, Grace CPU 통합 (GB200)

💡 팁: NVIDIA Blackwell은 트랜스포머 엔진, 2세대 생성형 AI 엔진 등을 탑재하여 LLM에 특화된 연산 효율을 극대화했습니다. 2025년 말부터 주요 클라우드 공급자 및 서버 제조사를 통해 배포될 예정입니다.

📊 성능 벤치마크: 누가 더 빠르고 효율적인가?

성능 비교는 단순한 이론을 넘어 실제 워크로드에서 누가 더 뛰어난지 보여주는 중요한 지표입니다. 2025년 11월 기준으로 MLPerf Training v4.0 및 Inference v4.1 라운드에서 공개된 최신 벤치마크 결과와 업계의 추정치를 바탕으로 살펴보겠습니다.

대규모 LLM 학습 (Training)

초거대 언어 모델(LLM) 학습에서는 두 하드웨어 모두 엄청난 성능을 보여줍니다. 예를 들어, 1.8조 개 파라미터의 MoE(Mixture-of-Experts) 모델이나 Llama 405B급 모델을 학습시킬 때, TPU v5p Pod는 Google Cloud 환경에서 최대 수천 개의 칩을 NVLink(또는 이와 유사한 고속 인터커넥트)로 연결하여 학습 시간을 획기적으로 단축시키는 데 강점을 보였습니다. 시스톨릭 배열과 Bfloat16 최적화 덕분에, 대규모 분산 학습에서 일관된 성능과 높은 처리량을 유지합니다.

NVIDIA의 Blackwell 기반 시스템, 특히 GB200 NVL72 랙 스케일 솔루션은 LLM 학습에 있어 H100 대비 최대 4배의 학습 속도를 제공하는 것으로 추정됩니다. 특히 FP8 정밀도 지원과 트랜스포머 엔진 최적화는 LLM에 특화된 강력한 학습 성능을 뒷받침합니다. 실제 체감으로는, TPU는 특정 모델 구조에 대한 '고속도로'처럼 막힘없는 스케일 아웃을 제공하고, GPU는 복잡하고 변화무쌍한 연구 개발 워크로드에서도 높은 유연성을 발휘한다고 볼 수 있습니다.

추론 (Inference)

추론 성능은 모델 크기, 배치 크기, 레이턴시 요구 사항에 따라 다르게 나타납니다. 온라인 서빙(Online Serving)과 같이 낮은 레이턴시가 중요한 환경에서는 고성능의 단일 칩 또는 소규모 클러스터가 중요합니다. Blackwell B200은 H200을 이어받아 H100 대비 최대 30배 빠른 LLM 추론 성능을 보여줄 것으로 예상되며, 특히 작은 배치 사이즈에서 빛을 발할 것입니다.

오프라인 배치(Offline Batch) 추론에서는 높은 처리량이 핵심인데, 여기서는 TPU와 GPU 모두 대규모 병렬 처리를 통해 효율성을 높일 수 있습니다. TPU v5p 및 Trillium은 높은 처리량 추론에서도 매우 경쟁력 있는 모습을 보여주며, 특히 배치 크기가 크고 모델 구조가 TPU에 최적화된 경우 유리합니다. 하지만 복잡한 데이터 전처리나 후처리 로직이 필요한 경우에는 GPU의 범용성이 더 큰 장점으로 작용할 수 있습니다. 실제 체감으로는, LLM 서빙에서는 GPU의 vLLM 같은 라이브러리가 제공하는 최적화와 유연성이 개발자들에게 큰 이점으로 다가옵니다.

💰 비용 효율성: 장기적인 관점에서의 투자 가치

성능만큼이나 중요한 것이 바로 비용입니다. 특히 대규모 AI 프로젝트에서는 하드웨어 비용이 프로젝트의 성패를 좌우하기도 합니다. 2025년 11월 기준 클라우드 인프라 가격 추정치를 바탕으로 비교해봅시다.

구분	TPU v5p (Google Cloud)	H100/H200 (AWS/GCP/Coreweave)	B200/GB200 (예상)
가격 모델	Pod 단위 임대 (시간/월)	인스턴스 단위 (시간/On-Demand/Reserved)	랙 스케일 (시간/월)
주요 비용 효율 지표	$/FLOPS (대규모 학습)	$/FLOPS, $/Token (다용도)	$/FLOPS, $/Token (LLM 특화)
총 소유 비용 (TCO)	대규모 워크로드에 매우 유리	유연성, 다양한 워크로드 커버	LLM 최적화로 높은 초기 투자 대비 효율

Google Cloud의 TPU는 Pod 단위로 제공되기 때문에, 대규모 스케일 아웃 학습에 특화된 워크로드에서는 $/FLOPS 기준 가장 비용 효율적인 옵션 중 하나로 꼽힙니다. 특히 TPU v6 (Trillium)은 전력 효율성 개선과 함께 이 비용 우위를 더욱 강화할 것으로 기대됩니다.

반면 GPU 클러스터, 특히 NVIDIA H100/H200/B200은 AWS, GCP, Coreweave 등 다양한 클라우드에서 제공되어 선택의 폭이 넓습니다. B200/GB200의 예상 가격은 H100/H200보다 높게 책정될 것이 분명하지만, 발표된 성능 향상 폭을 고려하면 $/token 기준으로 봤을 때, 특히 LLM 추론에서 비용 효율이 크게 개선될 가능성이 높습니다. GPU는 범용성이 높아 다양한 유형의 작업에 유연하게 대응할 수 있다는 점에서 총 소유 비용(TCO) 관점에서 매력적일 수 있습니다. 단, GPU의 경우 클라우드 업체마다, 그리고 온디맨드냐 예약형이냐에 따라 가격 변동성이 크다는 점을 고려해야 합니다.

⚡️ 전력 효율성: 지속 가능한 AI를 위한 선택

AI 워크로드의 규모가 커지면서 전력 소비는 무시할 수 없는 문제가 되고 있습니다. Performance per Watt는 지속 가능한 AI 인프라를 구축하는 데 매우 중요한 지표입니다.

TPU는 처음부터 딥러닝 연산에 최적화된 설계 덕분에, 특정 워크로드에서는 GPU 대비 압도적인 전력 효율을 보여주곤 했습니다. 특히 Trillium(TPU v6)은 전작 대비 최대 2배 높은 Performance per Watt를 목표로 설계되어, 전력 소모를 줄이면서도 더 많은 연산을 수행할 수 있게 합니다. 이는 대규모 데이터센터 운영자들에게 매우 매력적인 요소입니다.

NVIDIA Blackwell 아키텍처 또한 전력 효율성에 많은 투자를 했습니다. 특히 GB200 Superchip은 전력 효율을 극대화하기 위해 맞춤형 NVLink-C2C 기술과 최적화된 시스템 설계를 적용했습니다. H100 대비 GB200 NVL72 랙 스케일 시스템은 동일한 전력 소비량으로 LLM 추론에서 25배 적은 에너지를 사용할 수 있다고 발표했습니다. 이는 고성능과 저전력이라는 두 마리 토끼를 모두 잡으려는 노력의 결과라고 할 수 있습니다.

🧑‍💻 개발자 경험 및 생태계: 도구의 힘

하드웨어의 성능만큼 중요한 것이 바로 개발자가 얼마나 쉽고 효율적으로 사용할 수 있는지입니다. 여기서는 TPU와 GPU의 개발자 생태계를 비교해봅니다.

TPU: JAX와 XLA 중심의 최적화

TPU는 Google의 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow와 JAX에 가장 잘 통합되어 있습니다. 특히 JAX는 TPU의 병렬 처리 능력을 최대한 활용하도록 설계되었으며, XLA(Accelerated Linear Algebra) 컴파일러를 통해 연산을 최적화합니다. 이는 특정 워크로드에서 GPU 대비 더 빠른 개발 및 학습 속도를 제공할 수 있습니다. 하지만 TPU만을 위한 라이브러리 생태계는 GPU에 비해 아직은 제한적이며, 비(非)텐서 연산이나 복잡한 사용자 정의 연산에는 다소 어려움이 있을 수 있습니다.

GPU: 광범위하고 풍부한 생태계

NVIDIA GPU는 CUDA 플랫폼을 기반으로 수십 년간 발전해온 압도적인 소프트웨어 생태계를 자랑합니다. PyTorch, TensorFlow, MXNet 등 거의 모든 딥러닝 프레임워크가 GPU를 기본으로 지원하며, Triton Inference Server, vLLM과 같은 추론 최적화 라이브러리부터 수많은 오픈소스 프로젝트와 커뮤니티 지원이 활발합니다. 개발자들은 CUDA를 통해 저수준 최적화에 접근하거나, 널리 사용되는 라이브러리와 도구를 활용하여 복잡한 모델을 손쉽게 구축하고 배포할 수 있습니다. 실제 체감으로는, 새로운 아이디어를 빠르게 실험하고 다양한 모델을 다뤄야 하는 연구 환경에서는 GPU의 유연성과 방대한 자료가 큰 도움이 됩니다.

🎯 워크로드별 최적의 선택: 당신의 프로젝트에 맞는 하드웨어는?

그렇다면 구체적으로 어떤 워크로드에서 TPU와 GPU가 강점을 발휘할까요? 이 질문에 답하기 위해 각 하드웨어의 최적 사용 사례를 정리해봤습니다.

TPU가 압도적으로 빠른 경우

• 초대규모 LLM 및 이미지 모델 학습: Google Cloud 환경에서 수백~수천 개의 칩을 연결하여 트랜스포머 기반의 대규모 모델을 처음부터 학습(pre-training)할 때, TPU의 시스톨릭 배열과 Bfloat16 최적화는 매우 뛰어난 성능과 비용 효율을 제공합니다. 특히 데이터 병렬 처리가 잘 되는 워크로드에 강합니다.
• 정형화된 텐서 연산 중심 워크로드: 모델 구조가 행렬 곱셈 연산으로 잘 정형화되어 있고, 커스텀 오퍼레이션이 적은 경우 XLA 컴파일러를 통한 최적화 이득이 큽니다.
• 예측 가능한 장기 워크로드: 모델 구조와 학습/추론 패턴이 비교적 고정되어 있어 최적화 비용을 들일 가치가 있는 장기 프로젝트에 유리합니다.

GPU가 여전히 우위인 경우

• 다양한 모델 아키텍처 및 연구 개발: CNN, RNN, GNN 등 다양한 모델 아키텍처를 실험하고, 복잡한 사용자 정의 레이어나 옵티마이저를 사용하는 연구 개발 환경에서는 GPU의 유연성과 방대한 라이브러리 지원이 빛을 발합니다.
• 멀티모달 AI 및 복합 워크로드: 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 모달리티를 동시에 처리하거나, 딥러닝과 전통적인 컴퓨팅 작업을 결합해야 하는 워크로드에서는 GPU의 범용성이 필수적입니다.
• 작은 배치 사이즈의 LLM 추론 및 온라인 서빙: 낮은 레이턴시가 중요한 LLM 추론 환경, 특히 배치 사이즈가 1에 가까운 온라인 서빙에서는 Blackwell 같은 최신 GPU의 성능이 매우 뛰어납니다.
• 온프레미스 또는 타 클라우드 환경: Google Cloud를 벗어난 온프레미스 환경이나 AWS, Azure 같은 다른 클라우드 서비스에서는 GPU가 사실상 유일한 고성능 AI 가속기 옵션입니다.

⚠️ 주의: 비용 효율은 특정 워크로드의 특성, 학습/추론 스케일, 사용 기간, 그리고 클라우드 서비스 제공업체와의 계약 조건에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 단순한 $/FLOPS 비교를 넘어 실제 워크로드에 대한 총 소유 비용(TCO) 분석이 필수적입니다.

💡 핵심 요약

• TPU (Trillium): 초거대 모델의 대규모 스케일 아웃 학습에 최적화, 특히 Google Cloud 생태계 내에서 비용 효율과 전력 효율에서 강점.
• GPU (Blackwell): 압도적인 범용성과 유연성, 광범위한 소프트웨어 생태계 기반으로 다양한 AI 워크로드 및 연구 개발에 유리. LLM 추론에서 강력한 성능 발휘.
• 2025년 기준: 학습 스케일이 매우 크고 모델 구조가 정형화된 경우 TPU, 유연성과 범용성이 중요하거나 LLM 추론이 핵심인 경우 GPU가 유리.
• 비용 & 전력 효율: 양측 모두 최신 세대에서 크게 개선되었으나, TPU는 대규모 학습 시 $/FLOPS에서, Blackwell은 LLM 추론 시 $/token에서 우위 점할 가능성.

최적의 선택은 프로젝트의 특성, 예산, 그리고 개발팀의 숙련도에 따라 달라질 수 있습니다.

🔮 2025-2026년 전망: AI 하드웨어의 미래

2025년을 넘어 2026년까지, AI 하드웨어 시장의 경쟁은 더욱 심화될 것입니다. NVIDIA는 Blackwell 이후 'Blackwell Ultra'와 같은 다음 세대 제품을 통해 성능 리더십을 유지하려 할 것이며, Google 역시 Trillium 이후 TPU v7과 같은 더 발전된 아키텍처를 선보일 것입니다.

양사의 전략은 점차 명확해지고 있습니다. Google은 TPU를 통해 자사의 클라우드 AI 서비스에 최적화된 하드웨어-소프트웨어 스택을 제공하며 생태계 우위를 점하려 하고, NVIDIA는 광범위한 개발자 생태계와 범용성을 바탕으로 시장을 확대하고 있습니다. 또한, Intel Gaudi, AMD Instinct 등 다른 플레이어들도 경쟁에 뛰어들면서 AI 가속기 시장은 더욱 다양화되고 전문화될 것입니다.

향후 몇 년간은 각 워크로드에 특화된 AI 가속기의 등장이 가속화될 것이며, 개발자들은 자신의 프로젝트에 가장 적합한 하드웨어를 선택하기 위한 더 많은 옵션을 갖게 될 것입니다. 이는 AI 기술 발전의 속도를 더욱 빠르게 만드는 원동력이 될 것이라 생각합니다.

🧐 궁금해요

Q1: TPU와 GPU 중 어떤 것이 더 빠르나요?

A1: '더 빠르다'는 것은 워크로드에 따라 다릅니다. TPU는 대규모 행렬 곱셈이 주를 이루는 정형화된 딥러닝 학습(특히 초거대 LLM의 사전 학습)에서 압도적인 효율성을 보여줄 수 있습니다. 반면, GPU는 다양한 모델 구조, 복잡한 데이터 처리, 그리고 특히 LLM 추론과 같은 범용적인 AI 워크로드에서 강력한 성능을 발휘합니다. 최신 세대(Trillium vs. Blackwell)에서는 양측 모두 특정 강점을 극대화하고 있습니다.

Q2: 개인 연구자나 소규모 팀이라면 어떤 것을 선택해야 하나요?

A2: 개인 연구자나 소규모 팀이라면 GPU를 추천합니다. GPU는 광범위한 소프트웨어 생태계와 유연성을 제공하여 다양한 실험과 모델 구현에 용이합니다. 또한, 온프레미스 장비 구매나 AWS, GCP 등 다양한 클라우드 환경에서 쉽게 접근하고 스케일을 조절할 수 있습니다. TPU는 Google Cloud에 고도로 통합되어 있어 진입 장벽이 상대적으로 높을 수 있습니다.

Q3: 클라우드 환경에서 TPU를 사용하는 것이 이득인가요?

A3: 네, 특정 조건에서는 매우 이득입니다. Google Cloud의 TPU는 대규모 스케일 아웃 딥러닝 학습에 최적화되어 있으며, Pod 단위로 제공되어 네트워크 지연 없이 통합된 환경에서 작업할 수 있습니다. 초거대 모델의 대규모 학습을 Google Cloud에서 진행한다면, TPU는 비용과 시간 면에서 큰 효율성을 제공할 수 있습니다. 관련 연구 결과를 확인하려면 Google Cloud TPU 공식 사이트를 참고하세요.

Q4: GPU의 소프트웨어 생태계가 TPU보다 유리한 점은 무엇인가요?

A4: GPU의 소프트웨어 생태계는 CUDA를 중심으로 수십 년간 발전해왔습니다. PyTorch, TensorFlow 등 주류 딥러닝 프레임워크가 GPU를 기본 지원하며, Triton, vLLM과 같은 추론 최적화 도구, 수많은 오픈소스 라이브러리와 활발한 커뮤니티 지원이 강점입니다. 이는 개발자들이 다양한 시도를 하고 문제 해결을 위한 자원을 찾기 쉽게 만들어줍니다.

Q5: 미래 AI 하드웨어 시장의 큰 변화는 무엇일까요?

A5: 미래 AI 하드웨어 시장은 더욱 전문화되고 다양화될 것입니다. NVIDIA, Google 외에도 Intel, AMD 등 여러 플레이어가 경쟁에 뛰어들며 각기 다른 워크로드에 최적화된 가속기를 선보일 것입니다. 또한, 칩렛(chiplet) 기술과 이종 통합(heterogeneous integration)이 더욱 발전하여, 다양한 연산 유닛을 하나의 패키지에 통합하는 방식이 주류를 이룰 것으로 예상됩니다. 이는 전력 효율과 성능을 동시에 잡는 핵심 전략이 될 것입니다.

지금까지 2025년 기준 TPU와 GPU의 모든 것을 심층적으로 비교 분석해 보았습니다. 결론적으로, '어떤 것이 절대적으로 우월하다'고 단정하기는 어렵습니다. 여러분의 프로젝트가 요구하는 워크로드의 특성, 예산, 스케일, 그리고 개발팀의 숙련도에 따라 최적의 선택은 달라질 수 있습니다.

초대규모의 정형화된 모델을 Google Cloud에서 학습시키고 장기적인 비용 효율을 극대화하고 싶다면 TPU v6 (Trillium) Pod가 탁월한 선택이 될 수 있습니다. 하지만 다양한 모델을 실험하고, 유연한 개발 환경과 광범위한 생태계 지원을 원하며, 특히 LLM 추론 성능이 중요한 프로젝트라면 NVIDIA Blackwell (B200/GB200) 기반의 GPU 솔루션이 더 적합할 것입니다.