"AI 실리콘 전쟁" 시리즈의 마지막 편에 오신 것을 환영합니다. 우리는 1부 에서 GPU의 유연한 병렬 구조와 TPU의 경직되지만 효율적인 시스톨릭 어레이라는 하드웨어의 근본적 차이를 이해했습니다. 2부 에서는 공고한 CUDA의 성벽과 이를 넘어서려는 XLA/JAX 컴파일러 혁명이라는 소프트웨어 생태계의 이면을 들여다보았습니다. 이제 이론적인 논의를 넘어, 가장 현실적이고 중요한 질문을 던질 때입니다. "그래서, 지금 내 프로젝트에는 어떤 칩을 써야 합니까?" 과거에는 "학습은 TPU, 추론은 GPU"라는 암묵적인 공식이 있었습니다. 하지만 AI 기술의 발전 속도는 이 공식마저 구시대의 유물로 만들어 버렸습니다. 지금은 그 어느 때보다 경계가 희미하며, 선택의 기준은 복잡해졌습니다. 이번 마지막 3부에서는 여러분의 팀이 편견 없는 시각으로 최적의 인프라 결정을 내릴 수 있도록, 업데이트된 실용 가이드와 결정 프레임워크를 제공합니다. 1. 한눈에 보는 비교 매트릭스 (Recap) 먼저, 두 경쟁자의 핵심적인 특징을 다시 한번 상기해 봅시다. 특징 NVIDIA GPU (예: H100, A100) Google TPU (예: v5p, v5e) 핵심 아키텍처 범용 병렬 프로세서 (유연한 독립 코어) 특수 목적 ASIC (고정된 행렬 연산 어레이) 강점 압도적인 유연성, 가장 성숙한 생태계, 어디서나 사용 가능 최고의 전력 대비 성능(가성비), 대규모 클러스터 확장성 약점 상대적으로 높은 전력 소비 및 비용, 복잡한 대규모 관리 유연성 부족(동적 형태 처리에 불리), GCP 종속 주요 소프트웨어 CUDA , PyTorch, TensorFlow, TensorRT JAX , XLA, TensorFlow, PyTorch/XLA 접근성 높음 (온프레미스, 모든 클라우드 벤더) 낮음 (사실상 Google Cloud Platform 전용) 2. 워크로드가 승자를 결정한다 (업데이트된 관점) "어떤 칩이 더 좋은가...