1부: 아키텍처 차이점 에서 우리는 GPU 와 TPU 의 물리적 본질을 파헤쳤습니다. GPU는 유연한 병렬 처리를 위한 수천 개의 독립적인 코어(스위스 아미 나이프)이고, TPU는 행렬 연산에 극도로 최적화된 거대한 시스톨릭 어레이(레이저 커터)입니다. 하지만 하드웨어는 엔진일 뿐입니다. 그 엔진을 움직이려면 운전대와 페달, 즉 소프트웨어 가 필요합니다. 아무리 강력한 칩이라도 개발자가 프로그래밍할 수 없다면 무용지물입니다. 바로 이 지점에서 AI 인프라의 가장 치열한 전투가 벌어지고 있습니다. 엔지니어 입장에서 GPU와 TPU를 다루는 경험은 어떻게 다를까요? 왜 수많은 기업이 여전히 비싼 NVIDIA GPU 를 고집할까요? 그리고 Google은 이 견고한 성벽을 어떻게 무너뜨리려 하고 있을까요? 2부에서는 하드웨어 사양을 넘어, 실제 개발 현장의 이야기로 들어갑니다. 1. NVIDIA의 제국: 15년 동안 쌓아 올린 "CUDA 해자(Moat)" 오늘날 AI 연구 및 개발의 표준이 NVIDIA GPU인 이유는 단순히 칩의 성능 때문만이 아닙니다. 진짜 이유는 CUDA 라는 거대한 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2007년에 출시된 CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 개발자가 C++과 유사한 언어로 GPU 코어를 직접 제어할 수 있게 해 주었습니다. 이는 혁명이었습니다. 그래픽 칩을 범용 연산 장치로 사용할 수 있는 문이 열린 것입니다. "편안한 길"의 유혹 수년 동안 수많은 연구자와 엔지니어가 CUDA를 사용하여 딥러닝에 필요한 기본 연산(행렬 곱셈, 컨볼루션 등)을 최적화했습니다. NVIDIA는 이를 집대성하여 cuBLAS , cuDNN 과 같은 고도로 최적화된 라이브러리를 제공합니다. 대부분의 AI 개발자는 CUDA 코드를 직접 짜지 않습니다. 대신 PyTorch 나 TensorFlow 같은 상위 프레임워크에서 torch.matmul() 같은 함수를 호출합니다. 그러면 프레임워...