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[IT뉴스]구글클라우드, 새 TPU 2종 선봬…엔비디아에 도전장

온카뱅크관리자

2026-04-23 08:37:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">TPU 최초로 학습용·추론용 구분<br>빅테크들 AI반도체 개발 경쟁 가속</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="BW8TCQYCCw">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3bf4e439194e0a97a96537b7153b93a9757da585112d3dfdd5d42cdf5ee4b025" dmcf-pid="bY6yhxGhhD" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="구글 TPU 8t 및 8i. 구글클라우드 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/dt/20260423083147783tfui.png" data-org-width="640" dmcf-mid="q4gp1j71Cr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/dt/20260423083147783tfui.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            구글 TPU 8t 및 8i. 구글클라우드 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="eca7d4afd72be32cd4348654c717f995a0d924b2669a692babfabbe22af76aa9" dmcf-pid="KGPWlMHlyE" dmcf-ptype="general"><br> 인공지능(AI) 인프라 사업에서 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 줄이려는 글로벌 클라우드 서비스 제공사(CSP)들의 AI반도체 도전이 이어진다. 자체개발한 텐서처리장치(TPU)로 AI모델 ‘제미나이’의 성능을 끌어올려 이목을 끌었던 구글이 이번엔 새로운 AI반도체 2종을 발표했다.</p>
          <p contents-hash="728e3245b07ce3ec820c056c3609ff25a29e3f0b766d4033debcc52d0ea37aa6" dmcf-pid="9HQYSRXSWk" dmcf-ptype="general">구글클라우드는 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 연‘구글 클라우드 넥스트 2026’ 연례컨퍼런스에서 8세대 TPU인 ‘TPU 8t’와 ‘TPU 8i’를 선보인다고 밝혔다. 구글 TPU가 학습용과 추론용으로 분리돼 나온 것은 이번이 처음이다.</p>
          <p contents-hash="6ef4edf165afa195e31aa7fcb1f8ec902359175a525d98f251d476585c936498" dmcf-pid="2XxGveZvCc" dmcf-ptype="general">이에 대해 순다 피차이 최고경영자(CEO)는 “AI에이전트 시대에 발맞춰 학습과 서비스에 각각 특화된 칩이 필요하다고 판단했다”고 언급했다. 에이전틱AI의 복잡성이 과거 아키텍처로는 비용과 성능 측면에서 감당하기 어려워짐에 따라 AI반도체를 재설계했다는 게 회사의 설명이다.</p>
          <p contents-hash="5d4f7ef297666d6166139a879c051aa70c11600740ad057e2d6669316baecec7" dmcf-pid="VZMHTd5TlA" dmcf-ptype="general">AI학습용 칩인 TPU 8t는 단일 슈퍼팟 기준 9600개 칩을 묶어 121엑사플롭스의 연산 성능과 2페타바이트(PB)의 공유 고대역폭 메모리를 제공한다. 이전 세대(아이언우드) 대비 약 3배 높은 연산 성능을 내며, 대규모 학습 기준 달러당 성능은 최대 2.7배 개선된다. 패스웨이즈(Pathways)와 잭스(JAX) 소프트웨어(SW)를 통해 100만 개 이상 TPU를 하나의 학습 클러스터로 확장할 수 있다. 수개월 걸리던 AI학습을 수주로 줄일 수 있도록 지원한다.</p>
          <p contents-hash="6d5f5eff18d8e069a74d267ae2fa4c02f36ce8c916a4b36339b622098b6b9cdf" dmcf-pid="f5RXyJ1yvj" dmcf-ptype="general">AI추론용 칩인 TPU 8i는 저지연 추론에 초점을 맞췄다. 온칩 SRAM은 384MB로 이전 세대 대비 3배, 고대역폭메모리(HBM)는 288GB로 확대해 ‘메모리 벽(memory wall)’으로 인한 병목 문제를 해소했다고 회사는 강조했다. 칩 간 통신(ICI) 대역폭은 19.2Tb/s로 2배 늘었고, 단일 팟에 최대 1152개 칩을 연결한다. 전용 집단가속엔진(CAE)을 통해 온칩 집단 연산 지연을 최대 5배 줄여 이전세대 대비 달러당 추론 성능을 80% 끌어올렸다.</p>
          <p contents-hash="2d435b606497116f24f5b7d2d116fc5643fb8f4b660c61a4e8e53461bdfe6a22" dmcf-pid="41eZWitWvN" dmcf-ptype="general">특히 추론용 TPU를 따로 내놨다는 점에서 향후 AI학습 수요를 크게 웃돌 전망인 AI추론 수요를 두고 구글클라우드도 본격적인 공략에 시동을 건 것으로 해석된다. 시장조사업체 가트너의 치라그 데카테 애널리스트는 블룸버그에 “싸움터가 추론으로 옮겨가고 있다”고 전했다.</p>
          <p contents-hash="7912e55678f36a85156069f61d7a16cfe39aa398171d45cea318a99c26b98299" dmcf-pid="8td5YnFYla" dmcf-ptype="general">앞서 경쟁사인 아마존웹서비스(AWS)는 추론용 ‘인퍼런시아’를 2018년, 학습용 ‘트레이니엄’을 2020년에 처음 선보인 이후 각각 2세대, 3세대로 발전시킨 상황이다. 글로벌 CSP 3사 중 AI칩 개발에 가장 늦게 뛰어든 마이크로소프트(MS)의 경우 2년 만에 추론 효율을 업그레이드한 ‘마이아 200’을 올해 초 선보인 바 있다. 이밖에 메타(옛 페이스북)도 자체 AI칩 ‘MTIA’ 개발에 속도를 내는 등 글로벌 빅테크들의 AI반도체 개발과 시장 도전이 꾸준히 이어진다.</p>
          <p contents-hash="1fb34ca00b6e50fb1ad97f1a3143b910c7d262e2878bd989f0c9843310726979" dmcf-pid="6FJ1GL3Gvg" dmcf-ptype="general">다만, 경쟁사들과 마찬가지로 구글클라우드 또한 엔비디아와의 협력을 지속적으로 병행하고 있다. 베라루빈 NVL72 기반 A5X 인스턴스를 CSP들 중 처음으로 연내 제공할 계획이다. 또 오픈컴퓨트프로젝트(OCP)를 통해 구글이 2023년 오픈소스로 공개한 네트워킹 프로토콜 ‘팰컨’(Falcon)에 대해서도 엔비디아와 협업 중이다.</p>
          <p contents-hash="94377ebfee1700c91386b3a59e3ee75d64c2a7d99321d506a6e6f507aadb73a9" dmcf-pid="P3itHo0Hvo" dmcf-ptype="general">구글클라우드는 새로운 TPU를 “클라우드 고객에 곧 제공할 예정”이라 전했다. 회사는 앞서 앤스로픽 및 메타 등과 TPU 공급 계약을 체결한 바 있다.</p>
          <p contents-hash="a26b6785c37e0c51d4f8eb50c4ad2556a0a3d38b863e8b8e0eaf9d1ce77484f0" dmcf-pid="Q0nFXgpXTL" dmcf-ptype="general">팽동현 기자 dhp@dt.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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