텐서 처리 장치 (r1)

텐서 처리 장치(TPU)는 구글이 자사의 인공지능 서비스와 연구를 위해 개발한 주문형 반도체(ASIC)이다. 주된 목적은 머신러닝 모델, 특히 인공신경망의 학습과 추론 과정에서 발생하는 대규모 행렬 연산과 텐서 연산을 고속으로 처리하는 것이다.

CPU나 범용 GPU와 달리, TPU는 신경망 연산에 특화된 하드웨어 구조를 채택한다. 이는 높은 에너지 효율과 함께 지연 시간을 크게 줄이고 처리량을 극대화하는 데 초점을 맞춘 설계이다. 초기에는 구글 클라우드 플랫폼을 통해 서비스되었으며, 이후 여러 세대에 걸쳐 성능과 범용성이 진화했다.

TPU의 등장은 딥러닝 모델의 규모와 복잡성이 기하급수적으로 증가하면서, 기존 컴퓨팅 하드웨어의 한계를 뛰어넘는 전용 가속기가 필요해진 배경에서 비롯되었다. 이는 데이터 센터 수준의 대규모 머신러닝 워크로드를 효율적으로 처리하는 새로운 패러다임을 제시했다.

구글은 2013년경부터 자사의 핵심 서비스인 검색 엔진, 지메일, 유튜브 등에서 딥러닝 모델의 사용이 급격히 증가하는 것을 관찰했다. 이 모델들을 CPU나 범용 GPU로 실행하는 것은 계산 비용이 매우 높고 전력 소모가 컸다. 특히 추론 단계에서의 지연 시간을 줄이고 에너지 효율을 높이는 것이 시급한 과제로 대두되었다. 이러한 필요성에 따라, 기존 범용 프로세서가 아닌 머신러닝 워크로드에 특화된 전용 하드웨어를 설계하기로 결정했다.

이 프로젝트는 비공식적으로 시작되어 2015년까지 약 15명의 소규모 팀이 개발을 진행했다. 그 결과, 2015년에 첫 번째 버전인 TPU v1이 완성되어 구글 데이터 센터에 배포되기 시작했다. 이 칩은 주로 추론 작업에 최적화되었으며, 행렬 곱셈과 합성곱 연산을 가속하는 데 중점을 두었다. TPU v1의 성공적인 도입은 구글이 2016년 5월 열린 I/O 개발자 컨퍼런스에서 이를 공개하는 계기가 되었다.

초기 TPU의 성능은 2016년 알파고와 이세돌 9단의 대국에서 두드러지게 확인되었다. 알파고의 정책 신경망과 가치 신경망 평가는 모두 TPU v1에서 실행되었다. 이 경기는 TPU가 실전에서 안정적이고 고성능의 연산 능력을 제공할 수 있음을 입증하는 중요한 사례가 되었다.

이후 TPU는 지속적인 발전을 거듭하며 세대를 갈아쳤다. v2와 v3 세대는 모델 학습 능력을 추가하고 상호 연결 기술을 도입하여 대규모 파드를 구성할 수 있게 했다. v4 세대에 이르러서는 광 인터커넥트를 활용한 더욱 확장성 있는 아키텍처를 선보였다. 또한, 엣지 컴퓨팅 시장을 겨냥한 소형 저전력 버전인 Edge TPU도 출시되었다. 이 역사는 구글이 클라우드 기반 AI 인프라를 구축하고 강화하기 위한 장기적인 전략의 일환으로 TPU를 발전시켜 왔음을 보여준다.

텐서 처리 장치의 아키텍처 설계는 전통적인 중앙 처리 장치나 그래픽 처리 장치와는 근본적으로 다른 접근법을 채택한다. 그 핵심은 머신러닝 워크로드, 특히 신경망의 학습과 추론에 필요한 대규모 행렬 곱셈 및 합성곱 연산을 최적화하는 데 있다. 이를 위해 TPU는 MAC 유닛을 대량으로 통합한 단순하고 고정된 구조의 칩을 설계하여 제어 흐름의 복잡성을 줄이고 데이터 흐름에 집중한다. 이는 범용성을 희생하는 대신 특정 연산에 대해 극도의 에너지 효율과 처리량을 달성하는 전략이다.

메모리 계층 구조는 성능과 효율성의 핵심이다. TPU는 온칩 메모리와 고대역폭 메모리를 활용한 독특한 계층을 가진다. 많은 연산 유닛에 지속적으로 데이터를 공급하기 위해, 큰 용량의 행렬 곱셈 유닛은 직접적으로 대용량의 온칩 SRAM에 연결된다. 이 SRAM은 활성화 함수나 가중치와 같은 데이터를 저장하며, DDR 메모리보다 훨씬 높은 대역폭으로 연산 유닛에 데이터를 제공한다. 고성능 세대에서는 HBM을 채택하여 칩 외부 메모리 대역폭의 병목 현상을 더욱 완화한다.

데이터 흐름는 하드웨어에 의해 엄격하게 관리된다. 시스톨릭 배열 구조를 채택한 초기 세대에서는 데이터가 칩 내의 고정된 경로를 따라 흐르며, 각 MAC 유닛을 순차적으로 통과하면서 재사용된다. 이 방식은 메모리 접근 횟수를 최소화한다. 후속 세대에서는 더 유연한 벡터 처리 유닛과 스칼라 코어를 추가하여 다양한 워크로드를 지원하도록 발전했지만, 여전히 대규모 행렬 연산을 위한 전용 하드웨어가 설계의 중심을 차지한다.

구글의 텐서 처리 장치 제품군은 머신러닝 워크로드의 특정 요구 사항에 맞춰 지속적으로 발전해왔다. 각 세대는 성능, 에너지 효율성, 그리고 지원하는 워크로드의 범위 측면에서 중요한 진전을 보여준다.

초기 세대인 TPU v1(2015년)은 주로 추론 작업에 특화된 ASIC이었다. 이는 구글 데이터 센터 내부의 딥러닝 모델 추론 속도를 높이기 위해 설계되었으며, 행렬 곱셈과 컨볼루션 연산을 위한 고정된 정밀도(8비트 정수) 연산 유닛을 갖췄다. 이후 2017년 발표된 TPU v2는 모델 학습 기능을 추가하며 중요한 도약을 이루었다. v2는 두 개의 TPU 코어를 하나의 장치에 통합하고 고성능 상호 연결 네트워크를 도입하여 여러 장치를 연결한 TPU 파드 구성이 가능해졌다. 또한 부동소수점 연산(주로 bfloat16)을 지원하여 학습 과정의 수치적 안정성을 확보했다.

TPU v3(2018년)는 v2 아키텍처를 기반으로 성능과 메모리 대역폭을 대폭 향상시켰다. 액체 냉각 시스템을 도입하여 더 높은 클럭 속도와 전력 소비에서의 운영을 가능하게 했으며, 이를 통해 더 크고 복잡한 모델의 학습 시간을 단축했다. 2021년 발표된 TPU v4는 광학 회로 스위치를 활용한 스파이어 상호 연결 기술을 도입한 것이 가장 큰 특징이다. 이 기술은 TPU 파드 내 수천 개의 칩을 동적으로 재구성 가능한 네트워크로 연결하여 유연성과 확장성을 극대화했다. 또한 스파시티 지원 및 인텔리전트 배치 기능을 강화하여 자원 활용도를 개선했다.

한편, 엣지 컴퓨팅 환경을 위해 설계된 Edge TPU는 별도의 제품 라인이다. 이는 소형, 저전력 설계로 IoT 기기나 모바일 장치에서 실시간 머신러닝 추론을 실행하는 데 최적화되어 있다.

텐서 처리 장치의 핵심 설계 목표는 머신러닝 모델의 학습과 추론 과정에서 발생하는 방대한 데이터를 효율적으로 처리하는 것이다. 이를 위해 TPU는 대규모 데이터 병렬 처리를 위한 하드웨어 구조와 정밀도를 조절하여 성능을 균형 있게 높이는 방식을 채택한다.

학습 작업은 동일한 모델 구조를 수많은 데이터 샘플에 대해 반복적으로 적용하는 과정이다. TPU는 이러한 작업에 특화되어, 단일 명령어로 다수의 데이터 포인트에 대한 연산을 동시에 수행한다. 이는 SIMD나 SIMT 방식과 유사한 개념으로, 하나의 제어 유닛이 여러 데이터 처리 유닛을 관리하여 처리량을 극대화한다. 특히 행렬 곱셈 연산기를 중심으로 한 설계는 신경망의 기본 연산인 전방향 전파와 역전파 알고리즘을 매우 효율적으로 가속화한다. 데이터는 고대역폭 메모리에서 칩 내의 거대한 온칩 메모리와 레지스터로 이동되어, 외부 메모리 접근으로 인한 병목 현상을 최소화하면서 처리된다.

성능 최적화의 또 다른 축은 연산 정밀도의 전략적 선택이다. 부동소수점 연산, 특히 높은 정밀도의 FP32 연산은 많은 전력과 칩 면적을 소모한다. TPU는 머신러닝 작업에서 높은 정밀도가 항상 필수적이지 않다는 점에 주목하여, 더 낮은 정밀도의 데이터 형식을 적극 활용한다. 예를 들어, TPU v1은 주로 8비트 정수(INT8) 연산에 최적화되었으며, 이후 세대에서는 브레인 부동소수점(bfloat16)과 같은 반정밀도 형식을 지원한다. bfloat16은 기존 FP32와 지수부 비트 수를 동일하게 유지하면서 가수부 비트 수를 줄여, 표현 가능한 범위는 유지하면서 하드웨어 구현을 간소화하고 성능을 높인다[2]. 이로 인해 메모리 대역폭 사용량이 줄고, 동일한 시간 내에 더 많은 연산을 수행할 수 있게 되어, 전체적인 학습 속도가 크게 향상된다.

이러한 데이터 처리 최적화 기법들은 초대규모 언어 모델이나 확산 모델과 같이 파라미터와 학습 데이터가 방대한 현대의 인공지능 모델을 학습시키는 데 필수적인 요소로 작용한다. 결과적으로 TPU는 전통적인 GPU나 CPU 대비 와트당 성능을 크게 높이는 데 성공하였다.

텐서 처리 장치의 주요 응용 분야는 크게 머신러닝 모델의 학습과 추론 서비스로 구분된다. 이 두 가지는 서로 다른 연산 특성과 성능 요구사항을 가지며, TPU는 각각에 맞춘 설계를 통해 효율성을 극대화한다.

머신러닝 모델 학습은 TPU의 가장 핵심적인 용도이다. 대규모 신경망을 훈련시키는 과정은 방대한 행렬 곱셈과 컨볼루션 연산을 반복적으로 수행하는 것을 요구한다. TPU는 이러한 연산을 위한 전용 하드웨어를 내장하여, 기존의 CPU나 GPU보다 훨씬 빠르고 에너지 효율적으로 모델 학습을 완료할 수 있다. 특히 트랜스포머 기반의 대규모 언어 모델이나 복잡한 컴퓨터 비전 모델의 학습에서 그 성능이 두드러진다. Google의 BERT나 AlphaFold와 같은 획기적인 모델들은 TPU 클러스터를 활용하여 개발되었다.

추론 서비스는 학습된 모델을 실제 서비스에 적용하여 예측이나 분류를 수행하는 단계이다. 이 단계에서는 낮은 지연 시간과 높은 처리량이 중요하며, 종종 학습 단계보다 낮은 수치 정밀도(예: INT8)로도 충분한 정확도를 유지할 수 있다. TPU, 특히 Edge TPU는 이러한 요구사항에 맞춰 최적화되어, 클라우드 데이터 센터나 스마트폰, 사물인터넷 장치 등 에지 환경에서 실시간 추론을 가능하게 한다. 예를 들어, Google 검색의 랭킹 알고리즘, Google 포토의 객체 인식, YouTube의 추천 시스템 등은 TPU 기반의 추론 인프라를 통해 운영된다.

이처럼 TPU는 인공지능 연구의 첨단을 달리는 모델 개발부터 일상생활에 스며든 실시간 인공지능 서비스에 이르기까지, 현대 데이터 센터와 클라우드 컴퓨팅 생태계의 핵심 인프라를 구성한다.

텐서 처리 장치의 성능은 주로 중앙 처리 장치 및 그래픽 처리 장치와의 비교를 통해 평가된다. 벤치마크는 일반적으로 특정 워크로드에서의 처리량(초당 처리 가능한 이미지 또는 텐서 연산 수)과 효율성(와트당 성능)을 측정한다. 구글은 초기 TPU v1의 성능을 공개하며, 동일한 인공 신경망 추론 작업에서 당시 최신 CPU 및 GPU 대비 약 15~30배 높은 성능 효율을 보였다고 발표했다[5]. 이러한 차이는 TPU가 머신러닝에 특화된 하드웨어 설계를 채택했기 때문에 발생한다.

주요 벤치마크 결과는 다음과 같은 표로 요약할 수 있다. 성능은 모델과 조건에 따라 변동될 수 있다.

성능 비교는 학습과 추론 작업으로 구분된다. 대규모 언어 모델이나 비전 트랜스포머 학습 시, TPU 파드와 같은 다중 칩 구성은 수천 개의 칩을 상호 연결하여 거대한 모델의 데이터 병렬 처리 및 모델 병렬 처리를 가능하게 한다. 이 경우 단일 장치 성능보다는 전체 클러스터의 확장 효율성이 더 중요한 지표가 된다. 반면, 엣지 컴퓨팅 환경용 Edge TPU는 낮은 전력 소비와 실시간 추론 지연 시간에 초점을 맞춘 벤치마크에서 평가된다.

벤치마크 결과는 하드웨어 아키텍처뿐만 아니라 소프트웨어 스택의 성숙도에 크게 의존한다. 텐서플로와의 긴밀한 통합은 TPU의 성능을 최대로 끌어내는 핵심 요소이다. 경쟁사인 엔비디아의 GPU는 쿠다 및 다양한 딥러닝 프레임워크와의 호환성 강점을 가지고 있어, 범용성 측면에서 다른 비교 지표를 제공한다. 따라서 성능 평가는 특정 애플리케이션, 사용된 프레임워크, 데이터 정밀도(bfloat16 등)를 명시하는 것이 필수적이다.

TPU는 단일 장치가 아닌 대규모 클러스터 형태로 데이터 센터에 배치되어 운영된다. 이를 효율적으로 통합하고 관리하기 위해 구글은 소프트웨어 스택과 네트워크 인프라를 특별히 설계했다. 핵심 구성 요소로는 TPU 장치를 연결하는 고속 네트워크와 이를 제어하는 소프트웨어 스케줄러가 있다.

데이터 센터 내 통합의 핵심은 고대역폭, 저지연의 상호 연결 네트워크이다. 예를 들어, TPU v4 파드는 4096개의 TPU 코어를 4차원 토러스 네트워크로 연결하여, 대규모 모델 병렬 처리와 데이터 병렬 처리를 동시에 지원한다[6]. 이 네트워크는 AI 워크로드의 통신 패턴에 최적화되어, 수천 개의 칩이 하나의 거대한 가속기처럼 동작하도록 한다.

관리 측면에서는 쿠버네티스와 통합된 전용 오케스트레이션 소프트웨어가 TPU 자원의 프로비저닝, 모델 배포, 상태 모니터링, 장애 조치를 담당한다. 이 시스템은 사용자에게 가상화된 TPU 자원 풀을 제공하며, 워크로드의 우선순위와 요구 사항에 따라 자동으로 자원을 할당하고 스케줄링한다. 또한, 전력 효율과 냉각을 관리하기 위한 데이터 센터 수준의 통합 제어 시스템도 운영된다.

이러한 통합 접근 방식은 단순히 계산 속도를 높이는 것을 넘어, 수천 개의 TPU를 하나의 안정적이고 효율적인 슈퍼컴퓨터 플랫폼으로 만드는 기반이 된다.

텐서 처리 장치는 인공신경망 연산을 가속화하기 위해 설계된 특수 목적 반도체이지만, 그 효율성은 관련 기술과 표준 생태계와의 긴밀한 통합에 크게 의존합니다. 주요 관련 기술로는 머신러닝 프레임워크와의 통합 인터페이스, 그리고 고성능 컴퓨팅을 위한 상호연결 표준을 꼽을 수 있습니다.

주요 머신러닝 프레임워크인 텐서플로는 TPU를 위한 일급 지원을 제공합니다. 개발자는 고수준의 케라스 API나 저수준의 텐서플로 연산을 사용하여 코드를 거의 수정 없이 TPU에서 실행할 수 있습니다. 이 통합의 핵심은 XLA 컴파일러입니다. XLA는 텐서플로 그래프를 TPU 하드웨어에 최적화된 명령어로 컴파일하여 성능을 극대화합니다. 또한 파이토치와 같은 다른 프레임워크 사용자도 XLA 또는 서드파티 라이브러리를 통해 TPU를 활용할 수 있습니다.

데이터 센터 규모의 확장성을 위해서는 고속 상호연결 표준이 필수적입니다. 여러 TPU 장치를 연결하여 대규모 모델 병렬 처리를 가능하게 하는 TPU 파드의 핵심 기술은 구글이 개발한 초고속 상호연결망입니다. 이는 기존의 이더넷이나 인피니밴드보다 훨씬 높은 대역폭과 낮은 지연 시간을 제공합니다. 또한, TPU가 CPU 호스트 및 시스템 메모리와 효율적으로 통신하기 위해서는 PCI 익스프레스 표준이 중요한 역할을 합니다. TPU의 발전은 범용 GPU와의 경쟁 및 협력 관계를 형성하며, 머신러닝 가속기 시장 전반의 기술 발전을 촉진해 왔습니다.

텐서 처리 장치의 발전은 인공지능 모델의 규모와 복잡성이 기하급수적으로 증가하는 추세와 맞물려 지속적인 진화를 보이고 있다. 향후 전망은 단순한 연산 성능 향상을 넘어 에너지 효율, 소프트웨어 생태계 통합, 그리고 새로운 컴퓨팅 패러다임으로의 확장에 초점이 맞춰져 있다. 주요 방향으로는 광자 컴퓨팅이나 양자 컴퓨팅과 같은 차세대 기술과의 융합 탐구, 그리고 특정 도메인에 최적화된 ASIC 설계의 심화가 포함된다. 또한, 엣지 컴퓨팅 환경에서의 실시간 추론 요구가 증가함에 따라 Edge TPU와 같은 저전력 장치의 역할이 더욱 중요해질 전망이다.

당면한 주요 과제는 다음과 같다. 첫째, 뉴럴 네트워크 모델의 파라미터 수가 수조 개 단위로 증가하면서 발생하는 메모리 대역폭과 용량의 한계, 즉 '메모리 장벽'을 극복해야 한다. 이를 위해 HBM과 같은 고대역폭 메모리 기술 발전과 함께, 메모리-컴퓨팅 일체화 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 둘째, 지속가능성 문제로, 대규모 AI 학습과 추론에 소요되는 막대한 전력 소비를 줄이는 것이 긴급한 과제이다. 낮은 정밀도 연산(INT8, FP8)의 보편화와 함께, 연산 자체의 효율성을 근본적으로 높이는 새로운 아키텍처가 필요하다.

마지막으로, 오픈 소스 하드웨어 설계와 표준화의 중요성이 부각되고 있다. 다양한 벤더의 가속기와 소프트웨어 스택 간 호환성을 높이는 개방형 생태계는 산업 전체의 혁신 속도를 가속하고 사용자 잠금 현상을 줄이는 데 기여할 것이다. 결국, 텐서 처리 장치의 미래는 단일 칩의 성능 경쟁을 넘어, 데이터 중심 컴퓨팅 인프라 전체의 효율성, 유연성, 그리고 접근성을 어떻게 재정의하느냐에 달려 있다.