Google TPU مقابل NVIDIA GPU: إطار عمل لقرارات البنية التحتية في 2025

آخر تحديث: 8 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: TPU v6e يحقق أداءً أفضل بـ 4 أضعاف من حيث السعر مقارنة بـ H100 لأحمال عمل محددة. Anthropic وقّعت أكبر صفقة TPU في تاريخ Google—مئات الآلاف من شرائح Trillium في 2026، تتوسع نحو مليون بحلول 2027. Midjourney خفّضت تكاليف الاستدلال بنسبة 65% بعد الانتقال من GPUs. vLLM بواجهة خلفية موحدة لـ TPU تحقق تحسينات في الأداء بمقدار 2-5 أضعاف. Ironwood (TPU v7) سيُطلق في 2025 مع تعزيز سرعة الاستدلال بـ 4 أضعاف. بحلول 2030، سيستهلك الاستدلال 75% من حوسبة الذكاء الاصطناعي ليخلق سوقًا بقيمة 255 مليار دولار حيث تتألق اقتصاديات TPU.

أبرمت Anthropic أكبر صفقة TPU في تاريخ Google في نوفمبر 2025—بالتزام بمئات الآلاف من وحدات Trillium TPUs في 2026، متجهة نحو مليون بحلول 2027.¹ الشركة التي بنت Claude، والمُدرَّب بشكل أساسي على أجهزة NVIDIA، خلصت إلى أن TPUs تقدم اقتصاديات أفضل لمستقبلها المهيمن عليه الاستدلال. خفّضت Midjourney إنفاقها الشهري على الاستدلال من 2.1 مليون دولار إلى 700,000 دولار بعد الانتقال من مجموعات NVIDIA إلى TPU v6e.² الحسابات التي جعلت NVIDIA الخيار البديهي سابقًا قد تغيرت. يجب على المؤسسات التي تخطط للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي الآن تقييم سوق حقيقي بمنصتين بدلاً من الاعتماد الافتراضي على GPUs. يساعد هذا الإطار في التنقل بين قرار TPU مقابل NVIDIA بناءً على خصائص أحمال العمل والحجم والأولويات الاستراتيجية.

مشهد المسرّعات في 2025

تطور سوق مسرّعات الذكاء الاصطناعي من احتكار NVIDIA إلى منافسة حقيقية. فهم القدرات الحالية يوفر الأساس لقرارات البنية التحتية.

TPU v6e يمثل عرض Google الإنتاجي الحالي، يقدم 7,344 TFLOPS مع 256GB HBM في تكوين من 8 شرائح—منافسًا عن قرب لنظام quad-H100 NVL بـ 6,682 TFLOPS و 376GB.³ تدّعي Google زيادة في الأداء بمقدار 4.7 ضعف مقارنة بـ TPU v5e من خلال وحدات ضرب المصفوفات الأكبر وزيادة سرعات الساعة. كفاءة الطاقة تبلغ 300W TDP مقابل 700W لـ H100، مما يخلق مزايا كبيرة في تكاليف الطاقة.

TPU v5p يستهدف أحمال عمل التدريب، يقدم 3,672 TFLOPS و 760GB ذاكرة في تكوينات من 8 شرائح—مطابقًا لأداء dual H100 NVL مع سعة ذاكرة ضخمة.⁴ يقدم v5p تدريبًا أسرع بـ 2.8 ضعف لنماذج اللغة الكبيرة مقارنة بـ TPU v4 مع قيمة أفضل بـ 2.1 ضعف مقابل المال. المؤسسات المركزة على التدريب تنظر بشكل متزايد إلى v5p لتحسين التكاليف.

NVIDIA H100 و H200 يظلان المعيار الصناعي، مع أوسع دعم للنظام البيئي وتوفر متعدد السحابات. يقدم H100 1,979 TFLOPS لكل شريحة مع 80GB HBM، بينما H200 يمتد إلى 141GB. نظام CUDA البيئي من NVIDIA والأدوات الراسخة والدعم السحابي العالمي تحافظ على المزايا للمؤسسات التي تعطي الأولوية للمرونة.

Ironwood (TPU v7) سيُطلق في 2025، محسَّن خصيصًا للاستدلال مع تحسينات مزعومة في السرعة بـ 4 أضعاف مقارنة بالأجيال السابقة.⁵ التصميم المركز على الاستدلال يعكس أين يتركز طلب حوسبة الذكاء الاصطناعي—بحلول 2030، سيستهلك الاستدلال 75% من حوسبة الذكاء الاصطناعي، ليخلق سوقًا بقيمة 255 مليار دولار ينمو بمعدل 19.2% سنويًا.⁶

اقتصاديات السعر-الأداء التي تقود القرارات

تعززت الحجة الاقتصادية لـ TPUs بشكل كبير خلال 2025، مغيرة حسابات البنية التحتية جذريًا.

السعر-الأداء الخام يفضل TPUs لأحمال العمل المؤهلة. TPU v6e يقدم أداءً أفضل بما يصل إلى 4 أضعاف لكل دولار مقارنة بـ NVIDIA H100 لتدريب نماذج اللغة الكبيرة وأنظمة التوصية والاستدلال بالدفعات الكبيرة.⁷ خصومات الاستخدام الملتزم من Google Cloud تدفع تسعير TPU v6e إلى أدنى مستوى عند 0.39 دولار لكل شريحة في الساعة، مما يخلق اقتصاديات وحدة مقنعة على نطاق واسع.

دراسات حالة الترحيل تُظهر وفورات حقيقية:

• Midjourney: انخفض إنفاق الاستدلال الشهري من 2.1 مليون دولار إلى أقل من 700,000 دولار—وفورات سنوية بقيمة 16.8 مليون دولار—مع الحفاظ على حجم الإنتاج⁸
• Waymark: تكلفة أقل بـ 4 أضعاف من H100 لأحمال عمل توليد الفيديو
• Character.AI: تحسين في التكلفة بـ 3.8 ضعف على استدلال الذكاء الاصطناعي المحادثاتي
• Stability AI: نقلت 40% من استدلال توليد الصور إلى TPU v6 في الربع الثالث من 2025
• Cohere: تحسينات في الإنتاجية بـ 3 أضعاف بعد الترحيل من GPU

شركة ناشئة في الرؤية الحاسوبية باعت 128 وحدة H100 GPU وأعادت النشر على TPU v6e، مخفضة فواتير الاستدلال الشهرية من 340,000 دولار إلى 89,000 دولار.⁹

كفاءة الطاقة تضاعف مزايا التكلفة. تستهلك TPUs طاقة أقل بنسبة 60-65% من تكوينات GPU المكافئة لأحمال عمل مماثلة.¹⁰ للمؤسسات ذات أهداف الاستدامة أو قيود طاقة مراكز البيانات، يؤثر فرق الكفاءة ماديًا على كل من تكاليف التشغيل وجدوى المنشأة.

مفهوم "ضريبة NVIDIA" يصف العلاوة التي تدفعها المؤسسات لأجهزة NVIDIA مقارنة بالبدائل. التكامل الرأسي لـ Google—امتلاك تصميم الشرائح والبنية التحتية السحابية وأطر البرمجيات—يلغي هوامش الطرف الثالث التي تزيد تكاليف GPU.¹¹ هذه الميزة الهيكلية تمكّن تسعير TPU عدواني لا يستطيع مورّدو الشرائح المتخصصون مضاهاته.

خصائص الأداء حسب نوع حمل العمل

تحسّن بنى TPU و GPU لأنماط أحمال عمل مختلفة، مما يخلق توجيهًا واضحًا لحالات استخدام محددة.

حيث تتفوق TPUs:

• تدريب نماذج اللغة الكبيرة على نطاق واسع: مجموعات TPU التي تتوسع إلى 4,096 شريحة تقدم تدريبًا فعالاً من حيث التكلفة لنماذج الأساس. Google تدرّب Gemini على TPUs؛ صفقة Anthropic تشير إلى اتجاه مماثل.
• الاستدلال عالي الحجم: الاستدلال بالدفعات وخدمة ملايين المستخدمين يستفيد من اقتصاديات TPU. ميزة السعر-الأداء بـ 4 أضعاف تُعظّم على نطاق واسع.
• أنظمة التوصية: صممت Google TPUs للبنية التحتية للتوصيات الخاصة بها؛ أحمال العمل هذه تتوافق تمامًا مع بنية TPU.
• توليد الصور: ترحيلات Midjourney و Stability AI تُظهر الفعالية لاستدلال نماذج الانتشار.
• أحمال عمل JAX/TensorFlow: دعم الإطار الأصلي يقدم أداءً مثاليًا دون عبء الترجمة.

حيث تتفوق NVIDIA GPUs:

• البحث والتجريب: دعم المكتبات الواسع ومرونة CUDA تمكّن النماذج الأولية السريعة والبنى الجديدة.
• بنى النماذج المخصصة: عندما تتطلب أحمال العمل مكتبات خاصة بـ CUDA أو نوى مخصصة أو عمليات غير قياسية، تثبت مرونة GPU أنها ضرورية.
• سير عمل PyTorch الأصلي: على الرغم من تحسينات PyTorch/XLA، يظل دعم CUDA الأصلي أكثر نضجًا.
• النماذج متعددة الوسائط: البنى المعقدة التي تجمع بين الرؤية واللغة ووسائط أخرى غالبًا ما تتطلب مرونة GPU.
• النشر متعدد السحابات: المؤسسات التي تتطلب إمكانية نقل الأجهزة عبر AWS و Azure والمحلي لا يمكنها الاعتماد على TPUs الحصرية لـ GCP.
• المشاريع صغيرة النطاق: التكاليف الأولية المنخفضة لـ GPU تفضل عمليات النشر الأصغر حيث لا تنطبق اقتصاديات حجم TPU.

مقارنة إنتاجية الاستدلال تُظهر اختلافات دقيقة. TPU v6e يقدم حوالي 120 رمزًا/ثانية عند التزامن المنخفض لـ LLaMA 70B، بينما H100/H200 يحقق حوالي 150 رمزًا/ثانية.¹² تحسّن TPUs للإنتاجية لكل دولار بدلاً من السرعة الخام—المقياس الصحيح يعتمد على ما إذا كان زمن الاستجابة أو التكلفة يقود القرارات.

اعتبارات الإطار والنظام البيئي

غالبًا ما يحدد دعم النظام البيئي للبرمجيات جدوى المنصة أكثر من مواصفات الأجهزة.

JAX و TensorFlow يتلقيان دعم TPU من الدرجة الأولى. تطور Google كلا الإطارين جنبًا إلى جنب مع أجهزة TPU، مما يضمن تكاملاً محكمًا وتحسينًا مستمرًا. المؤسسات التي توحّد على JAX تجد أن TPUs تقدم أداءً مثاليًا مع أدنى تكوين.¹³ MaxText يوفر تدريبًا مسبقًا ولاحقًا لنماذج اللغة الكبيرة عالي الأداء ومفتوح المصدر مكتوبًا بـ Python و JAX النقي، مُظهرًا تدريبًا محسّنًا لنماذج مثل DeepSeek و Qwen و Gemma.

PyTorch/XLA يمكّن استخدام TPU من PyTorch لكن مع تحفظات. ردود فعل المجتمع في أكتوبر 2025 قادت فريق PyTorch/XLA لاقتراح اتجاه أكثر أصالة لـ PyTorch على TPU.¹⁴ إصدار 2.7 (يوليو 2025) قدم سهولة استخدام محسّنة وتعزيزات vLLM وربط JAX. ومع ذلك، يظل JAX مجموعة أدوات أكثر نضجًا تقدم عمومًا تغطية وأداءً أفضل لبدائياتها على TPU.¹⁵

دعم vLLM لـ TPU يمثل تقدمًا كبيرًا. إعادة تصميم الواجهة الخلفية الموحدة تدعم كلاً من PyTorch (عبر Torchax) و JAX ضمن مسار خفض JAX→XLA واحد.¹⁶ نموذج برمجة SPMD (برنامج واحد، بيانات متعددة)، الأصلي في XLA، يبسط التطوير—يكتب المطورون كودًا لجهاز ضخم واحد بينما يتولى المترجم التقسيم. تحسن الأداء بمقدار 2-5 أضعاف مقارنة بنماذج فبراير 2025 الأولية.

قيود النوى المخصصة تؤثر على البحث المتطور. بينما يوفر XLA تحسينًا واسعًا، قد تتجاوز الخوارزميات الجديدة—آليات الانتباه الجديدة، الحشو المخصص للموترات الديناميكية—قدرات المترجم.¹⁷ Pallas ومجموعة Mosaic تمكّن تطوير النوى المضبوطة يدويًا، لكن النظام البيئي يظل أقل نضجًا من مجموعة مكتبات CUDA الواسعة.

تعقيد الترحيل يختلف حسب نقطة البداية. أحمال عمل TensorFlow تُنقل بشكل طبيعي. ترحيلات PyTorch تتطلب التكيف مع دلالات XLA—تجميع الرسم البياني والتنفيذ الكسول وأنماط التحسين المختلفة. المؤسسات ذات الكود المعتمد بشكل كبير على CUDA تواجه جهد نقل كبير.

واقع التوفر والبنية التحتية

أحيانًا تهم قيود الوصول أكثر من مقارنات الأداء.

توفر TPU يظل حصريًا لـ GCP لعمليات النشر السحابية. المؤسسات الملتزمة بـ AWS أو Azure أو استراتيجيات متعددة السحابات لا يمكنها دمج TPUs بسهولة.¹⁸ مناطق Google Cloud تحدد أين يمكن نشر TPUs، مع حصص تحد من الوصول الفوري. جميع طلبات حصة TPU v4 في us-central2-b تتطلب موافقة يدوية من Google؛ لا تُمنح حصة افتراضية.¹⁹

نشر TPU المحلي لا يزال في بداياته. بدأت Google في استكشاف المبيعات المحلية، لكن البرنامج يفتقر إلى نضج حضور مركز بيانات NVIDIA الراسخ. المؤسسات التي تتطلب بنية تحتية معزولة أو مُتحكَّم بها بالكامل لديها حاليًا خيارات TPU محدودة.

توسيع مجموعة TPU يمكّن تكوينات ضخمة—حتى 4,096 شريحة في أنظمة منسقة. ومع ذلك، يتطلب الوصول إلى المجموعة التزامًا كبيرًا بـ Google Cloud، ربما اتفاقيات متعددة السنوات مع مستويات إنفاق دنيا.²⁰ الاقتصاديات تفضل الحجم لكنها تخلق مخاوف من الارتباط بالمورد.

توفر NVIDIA يمتد عبر كل سحابة رئيسية ونشر محلي. AWS و Azure و Google Cloud و Oracle و CoreWeave و Lambda وعشرات المزودين الأصغر يقدمون وصولاً إلى H100 و H200. الشراء المحلي، رغم أنه مكلف ومقيد بأوقات التسليم، يتبع أنماط شراء راسخة.

نماذج التسعير تختلف هيكليًا. فواتير TPU تُحسب على الموارد المخصصة سواء كانت مستخدمة بنشاط أم لا.²¹ تسعير الجهاز الواحد يناسب أحمال العمل المتغيرة؛ تسعير المجموعة يتطلب التزامات من 1-3 سنوات. GKE يقدم Flex-start (تخصيص بأفضل جهد لمدة تصل إلى سبعة أيام) و Spot VMs (خصومات كبيرة لكن تحذيرات إنهاء بـ 30 ثانية) لتحسين التكلفة.

إطار القرار

قيّم قرارات TPU مقابل GPU عبر خمسة أبعاد:

1. الحجم والاستخدام - عند أحجام الفرق الصغيرة، عمليات نشر GPU لها تكاليف أولية أقل - عند حجم المؤسسات الكبيرة، تصبح TPUs أكثر فعالية من حيث التكلفة - الاستخدام العالي (>70%) يعظّم مزايا TPU؛ الاستخدام المتغير يفضل خيارات GPU بالدفع حسب الاستخدام

2. خصائص حمل العمل - أحمال العمل المهيمن عليها التدريب تستفيد من اقتصاديات TPU v5p - أحمال العمل المهيمن عليها الاستدلال ترى أقصى مزايا TPU مع v6e - البحث والتجريب يفضلان مرونة GPU - استقرار الإنتاج يفضل أي منصة لها سجل حافل لبنى نماذج محددة

3. توافق الإطار - JAX أو TensorFlow أصلي: توافق قوي مع TPU - PyTorch مع عمليات قياسية: قابل للتطبيق على كليهما؛ GPUs أكثر نضجًا - PyTorch مع اعتمادات CUDA واسعة: GPU مطلوب - النوى المخصصة أو البنى الجديدة: مرونة GPU ضرورية

4. القيود الاستراتيجية - GCP حصريًا مقبول: TPUs متاحة - متعدد السحابات إلزامي: GPUs الخيار الواقعي الوحيد - المحلي مطلوب: GPUs حاليًا؛ TPU المحلي ناشئ - مخاوف الارتباط بالمورد: GPUs تحافظ على الخيارات

5. الجدول الزمني وتحمل المخاطر - أحمال عمل مثبتة مع اقتصاديات واضحة: ترحيل TPU عند

[المحتوى مقتطع للترجمة]