Google TPU vs NVIDIA GPU : Un cadre décisionnel pour l'infrastructure en 2025

Mis à jour le 8 décembre 2025

Mise à jour de décembre 2025 : Le TPU v6e offre un rapport prix-performance jusqu'à 4x supérieur au H100 pour certaines charges de travail spécifiques. Anthropic a signé le plus gros contrat TPU de l'histoire de Google—des centaines de milliers de puces Trillium évoluant vers un million d'ici 2027. Midjourney a réduit ses coûts d'inférence de 65 % en migrant depuis les GPU. Le backend unifié vLLM pour TPU atteint des améliorations de performance de 2 à 5x. Ironwood (TPU v7) sera lancé en 2025 avec une amélioration de 4x de la vitesse d'inférence. D'ici 2030, l'inférence consommera 75 % de la puissance de calcul IA, créant un marché de 255 milliards de dollars où l'économie des TPU excelle.

Anthropic a conclu le plus gros contrat TPU de l'histoire de Google en novembre 2025—s'engageant sur des centaines de milliers de TPU Trillium en 2026, pour atteindre un million d'ici 2027.¹ L'entreprise qui a créé Claude, entraîné principalement sur du matériel NVIDIA, a conclu que les TPU offrent une économie supérieure pour son avenir dominé par l'inférence. Midjourney a réduit ses dépenses mensuelles d'inférence de 2,1 millions de dollars à 700 000 dollars après avoir migré des clusters NVIDIA vers le TPU v6e.² Les calculs qui faisaient autrefois de NVIDIA le choix évident ont évolué. Les organisations planifiant leur infrastructure IA doivent désormais évaluer un véritable marché biplateforme plutôt que de se tourner par défaut vers les GPU. Ce cadre aide à naviguer dans la décision TPU versus NVIDIA en fonction des caractéristiques de charge de travail, de l'échelle et des priorités stratégiques.

Le paysage des accélérateurs en 2025

Le marché des accélérateurs IA est passé d'un monopole NVIDIA à une véritable concurrence. Comprendre les capacités actuelles fournit la base des décisions d'infrastructure.

Le TPU v6e représente l'offre de production actuelle de Google, délivrant 7 344 TFLOPS avec 256 Go de HBM dans une configuration à 8 puces—rivalisant de près avec un système quad-H100 NVL à 6 682 TFLOPS avec 376 Go.³ Google revendique une augmentation de performance de 4,7x par rapport au TPU v5e grâce à des unités de multiplication matricielle plus grandes et des vitesses d'horloge accrues. L'efficacité énergétique s'établit à 300W TDP contre 700W pour le H100, créant des avantages substantiels en coûts énergétiques.

Le TPU v5p cible les charges de travail d'entraînement, offrant 3 672 TFLOPS et 760 Go de mémoire dans des configurations à 8 puces—égalant les performances d'un double H100 NVL avec une capacité mémoire massive.⁴ Le v5p offre un entraînement LLM 2,8x plus rapide que le TPU v4 avec un rapport qualité-prix 2,1x meilleur. Les organisations axées sur l'entraînement considèrent de plus en plus le v5p pour l'optimisation des coûts.

Les NVIDIA H100 et H200 restent la référence de l'industrie, avec le support écosystémique le plus large et une disponibilité multi-cloud. Le H100 délivre 1 979 TFLOPS par puce avec 80 Go de HBM, tandis que le H200 étend à 141 Go. L'écosystème CUDA de NVIDIA, les outils établis et le support cloud universel maintiennent des avantages pour les organisations privilégiant la flexibilité.

Ironwood (TPU v7) sera lancé en 2025, optimisé spécifiquement pour l'inférence avec des améliorations de vitesse revendiquées de 4x par rapport aux générations précédentes.⁵ La conception axée sur l'inférence reflète où se concentre la demande de calcul IA—d'ici 2030, l'inférence consommera 75 % du calcul IA, créant un marché de 255 milliards de dollars croissant de 19,2 % annuellement.⁶

L'économie prix-performance qui guide les décisions

L'argument économique en faveur des TPU s'est considérablement renforcé en 2025, changeant fondamentalement les calculs d'infrastructure.

Le rapport prix-performance brut favorise les TPU pour les charges de travail éligibles. Le TPU v6e offre jusqu'à 4x meilleures performances par dollar comparé au NVIDIA H100 pour l'entraînement de grands modèles de langage, les systèmes de recommandation et l'inférence à grand volume.⁷ Les remises d'engagement d'utilisation Google Cloud poussent la tarification du TPU v6e aussi bas que 0,39 $ par puce-heure, créant une économie unitaire convaincante à grande échelle.

Les études de cas de migration démontrent des économies réelles :

• Midjourney : Les dépenses mensuelles d'inférence sont passées de 2,1 millions à moins de 700 000 dollars—16,8 millions d'économies annualisées—tout en maintenant le volume de production⁸
• Waymark : Coût 4x inférieur au H100 pour les charges de travail de génération vidéo
• Character.AI : Amélioration des coûts de 3,8x sur l'inférence d'IA conversationnelle
• Stability AI : A déplacé 40 % de l'inférence de génération d'images vers le TPU v6 au T3 2025
• Cohere : Améliorations de débit de 3x après migration depuis les GPU

Une startup en vision par ordinateur a vendu 128 GPU H100 et s'est redéployée sur TPU v6e, réduisant ses factures mensuelles d'inférence de 340 000 $ à 89 000 $.⁹

L'efficacité énergétique amplifie les avantages de coût. Les TPU consomment 60 à 65 % moins d'énergie que des configurations GPU équivalentes pour des charges de travail similaires.¹⁰ Pour les organisations ayant des objectifs de durabilité ou des contraintes d'alimentation de centre de données, la différence d'efficacité impacte matériellement à la fois les coûts d'exploitation et la faisabilité des installations.

Le concept de « taxe NVIDIA » décrit la prime que les organisations paient pour le matériel NVIDIA par rapport aux alternatives. L'intégration verticale de Google—possédant la conception des puces, l'infrastructure cloud et les frameworks logiciels—élimine les marges tierces qui augmentent les coûts GPU.¹¹ Cet avantage structurel permet une tarification agressive des TPU que les fournisseurs de puces purs ne peuvent égaler.

Caractéristiques de performance spécifiques aux charges de travail

Les architectures TPU et GPU optimisent différents modèles de charge de travail, créant des orientations claires pour des cas d'utilisation spécifiques.

Où les TPU excellent :

• Entraînement LLM à grande échelle : Les pods TPU évoluant jusqu'à 4 096 puces offrent un entraînement économique pour les modèles de fondation. Google entraîne Gemini sur des TPU ; le contrat d'Anthropic signale une direction similaire.
• Inférence à haut volume : L'inférence par lots et le service à des millions d'utilisateurs bénéficient de l'économie des TPU. L'avantage de 4x en prix-performance se maximise à grande échelle.
• Systèmes de recommandation : Google a conçu les TPU pour sa propre infrastructure de recommandation ; ces charges de travail s'alignent parfaitement avec l'architecture TPU.
• Génération d'images : Les migrations de Midjourney et Stability AI démontrent l'efficacité pour l'inférence de modèles de diffusion.
• Charges de travail JAX/TensorFlow : Le support natif des frameworks offre des performances optimales sans surcharge de traduction.

Où les GPU NVIDIA excellent :

• Recherche et expérimentation : Le large support de bibliothèques et la flexibilité CUDA permettent un prototypage rapide et des architectures nouvelles.
• Architectures de modèles personnalisées : Lorsque les charges de travail nécessitent des bibliothèques spécifiques à CUDA, des kernels personnalisés ou des opérations non standard, la flexibilité GPU s'avère essentielle.
• Workflows natifs PyTorch : Malgré les améliorations de PyTorch/XLA, le support CUDA natif reste plus mature.
• Modèles multimodaux : Les architectures complexes combinant vision, langage et autres modalités nécessitent souvent la flexibilité GPU.
• Déploiements multi-cloud : Les organisations nécessitant une portabilité matérielle entre AWS, Azure et sur site ne peuvent pas dépendre des TPU exclusifs à GCP.
• Projets à petite échelle : Les coûts initiaux GPU plus bas favorisent les déploiements plus petits où l'économie d'échelle des TPU ne s'applique pas.

La comparaison du débit d'inférence montre des différences nuancées. Le TPU v6e délivre environ 120 tokens/seconde à faible concurrence pour LLaMA 70B, tandis que le H100/H200 atteint environ 150 tokens/seconde.¹² Les TPU optimisent le débit par dollar plutôt que la vitesse brute—la bonne métrique dépend de si la latence ou le coût guide les décisions.

Considérations sur les frameworks et l'écosystème

Le support de l'écosystème logiciel détermine souvent la viabilité de la plateforme plus que les spécifications matérielles.

JAX et TensorFlow bénéficient d'un support TPU de première classe. Google développe les deux frameworks parallèlement au matériel TPU, assurant une intégration étroite et une optimisation continue. Les organisations standardisant sur JAX trouvent que les TPU offrent des performances optimales avec une configuration minimale.¹³ MaxText fournit un pré-entraînement et post-entraînement LLM haute performance open-source écrit en Python pur et JAX, démontrant un entraînement optimisé pour des modèles comme DeepSeek, Qwen et Gemma.

PyTorch/XLA permet l'utilisation des TPU depuis PyTorch mais avec des réserves. Les retours de la communauté d'octobre 2025 ont conduit l'équipe PyTorch/XLA à proposer une direction plus native pour PyTorch sur TPU.¹⁴ La version 2.7 (juillet 2025) a apporté une meilleure utilisabilité, des améliorations vLLM et un pont JAX. Cependant, JAX reste une stack plus mature offrant généralement une couverture et des performances supérieures pour ses primitives sur TPU.¹⁵

Le support TPU de vLLM représente un progrès significatif. La refonte du backend unifié supporte à la fois PyTorch (via Torchax) et JAX au sein d'un seul chemin d'abaissement JAX→XLA.¹⁶ Le modèle de programmation SPMD (Single Program, Multi-Data), natif à XLA, simplifie le développement—les développeurs écrivent du code pour un seul appareil massif tandis que le compilateur gère le partitionnement. Les performances se sont améliorées de 2 à 5x par rapport aux prototypes de février 2025.

Les limitations des kernels personnalisés affectent la recherche de pointe. Bien que XLA fournisse une large optimisation, les algorithmes nouveaux—nouveaux mécanismes d'attention, rembourrage personnalisé pour tenseurs dynamiques—peuvent dépasser les capacités du compilateur.¹⁷ La stack Pallas et Mosaic permet le développement de kernels optimisés manuellement, mais l'écosystème reste moins mature que la vaste collection de bibliothèques CUDA.

La complexité de migration varie selon le point de départ. Les charges de travail TensorFlow se portent naturellement. Les migrations PyTorch nécessitent une adaptation à la sémantique XLA—compilation de graphes, exécution paresseuse et différents modèles d'optimisation. Les organisations avec un code substantiel dépendant de CUDA font face à un effort de portage significatif.

Disponibilité et réalités d'infrastructure

Les contraintes d'accès importent parfois plus que les comparaisons de performance.

La disponibilité des TPU reste exclusive à GCP pour les déploiements cloud. Les organisations engagées sur AWS, Azure ou des stratégies multi-cloud ne peuvent pas facilement intégrer les TPU.¹⁸ Les régions Google Cloud déterminent où les TPU peuvent être déployés, avec des quotas limitant l'accès immédiat. Toutes les demandes de quota TPU v4 dans us-central2-b nécessitent une approbation manuelle de Google ; aucun quota par défaut n'est accordé.¹⁹

Le déploiement TPU sur site est naissant. Google a commencé à explorer les ventes sur site, mais le programme manque de la maturité de la présence établie de NVIDIA dans les centres de données. Les organisations nécessitant une infrastructure isolée ou entièrement contrôlée ont actuellement des options TPU limitées.

La mise à l'échelle des pods TPU permet des configurations massives—jusqu'à 4 096 puces dans des systèmes coordonnés. Cependant, l'accès aux pods exige un engagement significatif envers Google Cloud, potentiellement des accords pluriannuels avec des niveaux de dépenses minimums.²⁰ L'économie favorise l'échelle mais crée des préoccupations de verrouillage fournisseur.

La disponibilité NVIDIA couvre tous les principaux clouds et déploiements sur site. AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave, Lambda et des dizaines de fournisseurs plus petits offrent un accès H100 et H200. L'achat sur site, bien que coûteux et contraint par les délais, suit des modèles d'approvisionnement établis.

Les modèles de tarification diffèrent structurellement. La facturation TPU facture les ressources allouées qu'elles soient activement utilisées ou non.²¹ La tarification mono-appareil convient aux charges de travail variables ; la tarification pod nécessite des engagements de 1 à 3 ans. GKE offre Flex-start (allocation au mieux pour jusqu'à sept jours) et Spot VMs (remises significatives mais avertissements de préemption de 30 secondes) pour l'optimisation des coûts.

Le cadre décisionnel

Évaluez les décisions TPU versus GPU selon cinq dimensions :

1. Échelle et utilisation - À petite échelle d'équipe, les déploiements GPU ont des coûts initiaux plus bas - À grande échelle entreprise, les TPU deviennent plus rentables - Une haute utilisation (>70 %) maximise les avantages des TPU ; une utilisation variable favorise les options GPU à la demande

2. Caractéristiques de charge de travail - Les charges dominées par l'entraînement bénéficient de l'économie du TPU v5p - Les charges dominées par l'inférence voient les avantages maximum des TPU avec le v6e - La recherche et l'expérimentation favorisent la flexibilité GPU - La stabilité de production favorise la plateforme ayant fait ses preuves pour les architectures de modèles spécifiques

3. Alignement des frameworks - Natif JAX ou TensorFlow : Forte adéquation TPU - PyTorch avec opérations standard : Viable sur les deux ; GPU plus mature - PyTorch avec dépendances CUDA extensives : GPU requis - Kernels personnalisés ou architectures nouvelles : Flexibilité GPU essentielle

4. Contraintes stratégiques - Exclusivité GCP acceptable : TPU disponibles - Multi-cloud obligatoire : GPU seule option réaliste - Sur site requis : GPU actuellement ; TPU sur site émergent - Préoccupations de verrouillage fournisseur : GPU préservent l'optionalité

5. Calendrier et tolérance au risque - Charges de travail éprouvées avec économie claire : Migration TPU à

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