<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>TPU on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/tpu/</link><description>Recent content in TPU on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Thu, 13 Aug 2026 12:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/tpu/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>구글 TPU 수직 통합이 추론 단가를 78% 낮춘 구조</title><link>https://techllm.github.io/posts/google-tpu-vertical-stack-inference-cost-78/</link><pubDate>Thu, 13 Aug 2026 12:00:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/google-tpu-vertical-stack-inference-cost-78/</guid><description>AI 비용의 본체는 학습이 아니라 매일 나가는 추론입니다. 구글이 제미나이 서빙 단가를 78% 낮추고 클라우드 매출 248억 달러에 백로그 5,140억 달러를 쌓은 과정을, 40만 칩 아이언우드 클러스터와 분기 449억 달러 설비투자로 짚었습니다.</description></item></channel></rss>