TPU는 문맥에 따라 두 가지 뜻으로 주로 사용됩니다. 1) Tensor Processing Unit (텐서 처리 장치) - 설명: 구글(Google)이 딥러닝 모델 연산을 고속으로 처리하기 위해 설계한 맞춤형 하드웨어 가속기입니다. 주로 행렬 연산(특히 대규모 행렬 곱셈)에 최적화되어 있어 신경망 학습과 추론 성능을 크게 향상시킵니다. - 특징: - 대규모 병렬 연산을 위한 매트릭스 연산 유닛(예: systolic array) 포함. - 부동소수점(bfloat16 등) 및 정수 연산을 효율적으로 처리하여 메모리와 연산 대역폭을 절약. - TPU 세대별로 성능·전력효율·메모리 구조가 개선(예: TPU v2, v3, v4 등). - 주로 클라우드 기반으로 제공되며 TensorFlow와의 통합이 잘 되어 있음(다른 프레임워크도 지원 확대). - 용도: 대형 신경망의 학습(훈련) 및 실시간/대규모 추론(서빙). GPU보다 특정 워크로드에서 더 높은 처리량과 에너지 효율을 제공. 2) Thermoplastic Polyurethane (열가소성 폴리우레탄) - 설명: 유연성과 내마모성·내유성 등을 지닌 고분자(플라스틱) 계열의 재료로, 열가소성 특성 때문에 가공(성형, 압출, 사출 등)이 쉬운 폴리우레탄입니다. - 특징: - 탄력성과 내마모성, 내유성, 화학적 안정성이 우수. - 경도 조절이 가능해 부드러운 제품부터 단단한 제품까지 제조 가능. - 충격 흡수성이 좋고 마찰저항, 절연성 등이 우수. - 용도: 휴대폰 케이스, 케이블 피복, 신발 밑창, 씰(패킹), 자동차 부품, 의료기기 부품 등 폭넓게 사용. 요약: 기술·공학 문맥에서는 TPU가 대개 "Tensor Processing Unit"을 가리키고, 소재·제조 문맥에서는 "Thermoplastic Polyurethane"을 의미합니다.
