Google TPU बनाम NVIDIA GPU: 2025 के लिए एक इंफ्रास्ट्रक्चर निर्णय फ्रेमवर्क

अपडेटेड 8 दिसंबर, 2025

दिसंबर 2025 अपडेट: TPU v6e विशिष्ट वर्कलोड के लिए H100 की तुलना में 4 गुना बेहतर प्राइस-परफॉर्मेंस दे रहा है। Anthropic ने नवंबर 2025 में Google के इतिहास में सबसे बड़ी TPU डील साइन की—2026 में लाखों Trillium TPUs के लिए प्रतिबद्धता, 2027 तक दस लाख तक स्केलिंग। Midjourney ने GPUs से माइग्रेट करके इन्फरेंस लागत 65% कम की। vLLM यूनिफाइड TPU बैकएंड 2-5 गुना परफॉर्मेंस सुधार प्राप्त कर रहा है। Ironwood (TPU v7) 2025 में 4 गुना इन्फरेंस स्पीड बूस्ट के साथ लॉन्च हो रहा है। 2030 तक, इन्फरेंस AI कंप्यूट का 75% उपभोग करेगा जो $255 बिलियन का बाजार बनाएगा जहां TPU इकोनॉमिक्स चमकती है।

Anthropic ने नवंबर 2025 में Google के इतिहास में सबसे बड़ी TPU डील क्लोज की—2026 में लाखों Trillium TPUs के लिए प्रतिबद्धता, 2027 तक दस लाख की ओर स्केलिंग।¹ जिस कंपनी ने Claude बनाया, मुख्य रूप से NVIDIA हार्डवेयर पर ट्रेंड, ने निष्कर्ष निकाला कि TPUs उनके इन्फरेंस-प्रधान भविष्य के लिए बेहतर इकोनॉमिक्स प्रदान करते हैं। Midjourney ने NVIDIA क्लस्टर्स से TPU v6e में माइग्रेट करने के बाद मासिक इन्फरेंस खर्च $2.1 मिलियन से $700,000 तक कम किया।² जो गणित कभी NVIDIA को स्पष्ट विकल्प बनाता था, वह बदल गया है। AI इंफ्रास्ट्रक्चर की योजना बनाने वाले संगठनों को अब GPUs पर डिफॉल्ट करने के बजाय एक वास्तविक दो-प्लेटफॉर्म बाजार का मूल्यांकन करना होगा। यह फ्रेमवर्क वर्कलोड विशेषताओं, स्केल और रणनीतिक प्राथमिकताओं के आधार पर TPU बनाम NVIDIA निर्णय को नेविगेट करने में मदद करता है।

2025 का एक्सेलेरेटर लैंडस्केप

AI एक्सेलेरेटर बाजार NVIDIA मोनोपॉली से वास्तविक प्रतिस्पर्धा में विकसित हुआ। वर्तमान क्षमताओं को समझना इंफ्रास्ट्रक्चर निर्णयों की नींव प्रदान करता है।

TPU v6e Google की वर्तमान प्रोडक्शन ऑफरिंग का प्रतिनिधित्व करता है, 8-चिप कॉन्फ़िगरेशन में 256GB HBM के साथ 7,344 TFLOPS देता है—376GB के साथ क्वाड-H100 NVL सिस्टम के 6,682 TFLOPS के करीब।³ Google बड़े मैट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन यूनिट्स और बढ़ी हुई क्लॉक स्पीड के माध्यम से TPU v5e के सापेक्ष 4.7 गुना परफॉर्मेंस वृद्धि का दावा करता है। पावर एफिशिएंसी H100 के 700W की तुलना में 300W TDP पर है, जो पर्याप्त एनर्जी कॉस्ट एडवांटेज बनाती है।

TPU v5p ट्रेनिंग वर्कलोड को टारगेट करता है, 8-चिप कॉन्फ़िगरेशन में 3,672 TFLOPS और 760GB मेमोरी प्रदान करता है—विशाल मेमोरी क्षमता के साथ ड्यूअल H100 NVL परफॉर्मेंस से मेल खाता है।⁴ v5p TPU v4 की तुलना में 2.8 गुना तेज LLM ट्रेनिंग 2.1 गुना बेहतर वैल्यू-फॉर-मनी के साथ देता है। ट्रेनिंग-फोकस्ड संगठन तेजी से कॉस्ट ऑप्टिमाइजेशन के लिए v5p पर विचार कर रहे हैं।

NVIDIA H100 और H200 सबसे व्यापक इकोसिस्टम सपोर्ट और मल्टी-क्लाउड अवेलेबिलिटी के साथ इंडस्ट्री स्टैंडर्ड बने हुए हैं। H100 प्रति चिप 80GB HBM के साथ 1,979 TFLOPS देता है, जबकि H200 141GB तक बढ़ाता है। NVIDIA का CUDA इकोसिस्टम, स्थापित टूलिंग, और यूनिवर्सल क्लाउड सपोर्ट फ्लेक्सिबिलिटी को प्राथमिकता देने वाले संगठनों के लिए एडवांटेज बनाए रखता है।

Ironwood (TPU v7) 2025 में लॉन्च हो रहा है, विशेष रूप से इन्फरेंस के लिए ऑप्टिमाइज़ करता है जिसमें पिछली पीढ़ियों की तुलना में 4 गुना स्पीड सुधार का दावा है।⁵ इन्फरेंस-फोकस्ड डिज़ाइन दर्शाता है कि AI कंप्यूट डिमांड कहाँ केंद्रित है—2030 तक, इन्फरेंस AI कंप्यूट का 75% उपभोग करेगा, जो 19.2% वार्षिक वृद्धि के साथ $255 बिलियन का बाजार बनाएगा।⁶

निर्णयों को चलाने वाली प्राइस-परफॉर्मेंस इकोनॉमिक्स

TPUs के लिए आर्थिक मामला 2025 में नाटकीय रूप से मजबूत हुआ, मूल रूप से इंफ्रास्ट्रक्चर गणनाओं को बदल दिया।

रॉ प्राइस-परफॉर्मेंस क्वालिफाइंग वर्कलोड के लिए TPUs का पक्ष लेती है। TPU v6e लार्ज लैंग्वेज मॉडल ट्रेनिंग, रिकमेंडेशन सिस्टम, और लार्ज-बैच इन्फरेंस के लिए NVIDIA H100 की तुलना में प्रति डॉलर 4 गुना बेहतर परफॉर्मेंस प्रदान करता है।⁷ Google Cloud कमिटेड-यूज़ डिस्काउंट TPU v6e प्राइसिंग को प्रति चिप-आवर $0.39 तक कम करते हैं, स्केल पर कम्पेलिंग यूनिट इकोनॉमिक्स बनाते हैं।

माइग्रेशन केस स्टडीज वास्तविक बचत प्रदर्शित करती हैं:

• Midjourney: मासिक इन्फरेंस खर्च $2.1 मिलियन से $700,000 से कम हो गया—$16.8 मिलियन वार्षिक बचत—आउटपुट वॉल्यूम बनाए रखते हुए⁸
• Waymark: वीडियो जनरेशन वर्कलोड के लिए H100 से 4 गुना कम लागत
• Character.AI: कन्वर्सेशनल AI इन्फरेंस पर 3.8 गुना कॉस्ट इम्प्रूवमेंट
• Stability AI: Q3 2025 में इमेज जनरेशन इन्फरेंस का 40% TPU v6 पर मूव किया
• Cohere: GPU माइग्रेशन के बाद 3 गुना थ्रूपुट सुधार

एक कंप्यूटर विज़न स्टार्टअप ने 128 H100 GPUs बेचे और TPU v6e पर रीडिप्लॉय किया, मासिक इन्फरेंस बिल $340,000 से $89,000 तक कम किया।⁹

पावर एफिशिएंसी कॉस्ट एडवांटेज को कंपाउंड करती है। समान वर्कलोड के लिए TPUs समकक्ष GPU कॉन्फ़िगरेशन की तुलना में 60-65% कम पावर खपत करते हैं।¹⁰ सस्टेनेबिलिटी टारगेट या डेटा सेंटर पावर कंस्ट्रेंट वाले संगठनों के लिए, एफिशिएंसी अंतर ऑपरेटिंग कॉस्ट और फैसिलिटी फीजिबिलिटी दोनों को भौतिक रूप से प्रभावित करता है।

"NVIDIA Tax" कॉन्सेप्ट उस प्रीमियम का वर्णन करता है जो संगठन विकल्पों के सापेक्ष NVIDIA हार्डवेयर के लिए भुगतान करते हैं। Google का वर्टिकल इंटीग्रेशन—चिप डिज़ाइन, क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर, और सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क का स्वामित्व—थर्ड-पार्टी मार्जिन को समाप्त करता है जो GPU कॉस्ट बढ़ाते हैं।¹¹ यह स्ट्रक्चरल एडवांटेज एग्रेसिव TPU प्राइसिंग को सक्षम करता है जिसे प्योर-प्ले चिप वेंडर्स मैच नहीं कर सकते।

वर्कलोड-स्पेसिफिक परफॉर्मेंस विशेषताएं

TPU और GPU आर्किटेक्चर विभिन्न वर्कलोड पैटर्न के लिए ऑप्टिमाइज़ करते हैं, विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए स्पष्ट मार्गदर्शन बनाते हैं।

जहां TPUs एक्सेल करते हैं:

• लार्ज-स्केल LLM ट्रेनिंग: 4,096 चिप्स तक स्केलिंग वाले TPU पॉड्स फाउंडेशन मॉडल्स के लिए कॉस्ट-इफेक्टिव ट्रेनिंग देते हैं। Google TPUs पर Gemini ट्रेन करता है; Anthropic की डील समान दिशा का संकेत देती है।
• हाई-वॉल्यूम इन्फरेंस: बैच इन्फरेंस और लाखों यूज़र्स को सर्व करना TPU इकोनॉमिक्स से लाभान्वित होता है। 4 गुना प्राइस-परफॉर्मेंस एडवांटेज स्केल पर मैक्सिमाइज़ होता है।
• रिकमेंडेशन सिस्टम: Google ने अपने स्वयं के रिकमेंडेशन इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए TPUs डिज़ाइन किए; ये वर्कलोड TPU आर्किटेक्चर के साथ पूरी तरह अलाइन होते हैं।
• इमेज जनरेशन: Midjourney और Stability AI माइग्रेशन डिफ्यूज़न मॉडल इन्फरेंस के लिए प्रभावशीलता प्रदर्शित करते हैं।
• JAX/TensorFlow वर्कलोड: नेटिव फ्रेमवर्क सपोर्ट ट्रांसलेशन ओवरहेड के बिना ऑप्टिमल परफॉर्मेंस देता है।

जहां NVIDIA GPUs एक्सेल करते हैं:

• रिसर्च और एक्सपेरिमेंटेशन: ब्रॉड लाइब्रेरी सपोर्ट और CUDA फ्लेक्सिबिलिटी रैपिड प्रोटोटाइपिंग और नॉवेल आर्किटेक्चर को सक्षम करती है।
• कस्टम मॉडल आर्किटेक्चर: जब वर्कलोड CUDA-स्पेसिफिक लाइब्रेरीज़, कस्टम कर्नल्स, या नॉन-स्टैंडर्ड ऑपरेशंस की आवश्यकता होती है, GPU फ्लेक्सिबिलिटी आवश्यक साबित होती है।
• PyTorch-नेटिव वर्कफ्लोज़: PyTorch/XLA सुधारों के बावजूद, नेटिव CUDA सपोर्ट अधिक मैच्योर बना हुआ है।
• मल्टी-मोडल मॉडल्स: विज़न, लैंग्वेज, और अन्य मोडैलिटीज़ को कंबाइन करने वाले कॉम्प्लेक्स आर्किटेक्चर को अक्सर GPU फ्लेक्सिबिलिटी की आवश्यकता होती है।
• मल्टी-क्लाउड डिप्लॉयमेंट: AWS, Azure, और ऑन-प्रेमाइस में हार्डवेयर पोर्टेबिलिटी की आवश्यकता वाले संगठन GCP-ओनली TPUs पर निर्भर नहीं रह सकते।
• स्मॉल-स्केल प्रोजेक्ट्स: कम इनिशियल GPU कॉस्ट छोटे डिप्लॉयमेंट के पक्ष में हैं जहां TPU स्केल इकोनॉमिक्स लागू नहीं होती।

इन्फरेंस थ्रूपुट तुलना सूक्ष्म अंतर दिखाती है। TPU v6e LLaMA 70B के लिए लो कंकरेंसी पर लगभग 120 टोकन/सेकंड देता है, जबकि H100/H200 लगभग 150 टोकन/सेकंड प्राप्त करता है।¹² TPUs रॉ स्पीड के बजाय प्रति डॉलर थ्रूपुट के लिए ऑप्टिमाइज़ करते हैं—सही मेट्रिक इस पर निर्भर करता है कि लेटेंसी या कॉस्ट निर्णय चलाती है।

फ्रेमवर्क और इकोसिस्टम विचार

सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम सपोर्ट अक्सर हार्डवेयर स्पेसिफिकेशंस से अधिक प्लेटफॉर्म वायबिलिटी निर्धारित करता है।

JAX और TensorFlow को फर्स्ट-क्लास TPU सपोर्ट मिलता है। Google दोनों फ्रेमवर्क को TPU हार्डवेयर के साथ डेवलप करता है, टाइट इंटीग्रेशन और ऑनगोइंग ऑप्टिमाइज़ेशन सुनिश्चित करता है। JAX पर स्टैंडर्डाइज़ करने वाले संगठन पाते हैं कि TPUs न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन के साथ ऑप्टिमल परफॉर्मेंस प्रदान करते हैं।¹³ MaxText प्योर Python और JAX में लिखे गए ओपन-सोर्स, हाई-परफॉर्मेंस LLM प्री-ट्रेनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग प्रदान करता है, DeepSeek, Qwen, और Gemma जैसे मॉडल्स के लिए ऑप्टिमाइज़्ड ट्रेनिंग प्रदर्शित करता है।

PyTorch/XLA PyTorch से TPU उपयोग को सक्षम करता है लेकिन कैवियेट्स के साथ। अक्टूबर 2025 कम्युनिटी फीडबैक ने PyTorch/XLA टीम को TPU पर PyTorch के लिए अधिक नेटिव दिशा प्रस्तावित करने के लिए प्रेरित किया।¹⁴ 2.7 रिलीज़ (जुलाई 2025) ने बेहतर यूज़ेबिलिटी, vLLM बूस्ट्स, और JAX ब्रिजिंग दी। हालांकि, JAX आमतौर पर TPU पर अपने प्रिमिटिव्स के लिए सुपीरियर कवरेज और परफॉर्मेंस देने वाला एक अधिक मैच्योर स्टैक बना हुआ है।¹⁵

vLLM TPU सपोर्ट महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। यूनिफाइड बैकएंड रीडिज़ाइन एक सिंगल JAX→XLA लोवरिंग पाथ के भीतर PyTorch (Torchax के माध्यम से) और JAX दोनों को सपोर्ट करता है।¹⁶ SPMD (Single Program, Multi-Data) प्रोग्रामिंग मॉडल, XLA के नेटिव, डेवलपमेंट को सरल बनाता है—डेवलपर्स एक सिंगल मैसिव डिवाइस के लिए कोड लिखते हैं जबकि कंपाइलर पार्टिशनिंग हैंडल करता है। परफॉर्मेंस फरवरी 2025 प्रोटोटाइप की तुलना में 2-5 गुना सुधरी।

कस्टम कर्नल लिमिटेशंस कटिंग-एज रिसर्च को प्रभावित करती हैं। जबकि XLA ब्रॉड ऑप्टिमाइज़ेशन प्रदान करता है, नॉवेल एल्गोरिदम—नए अटेंशन मैकेनिज्म, डायनेमिक टेंसर्स के लिए कस्टम पैडिंग—कंपाइलर क्षमताओं से बाहर हो सकते हैं।¹⁷ Pallas और Mosaic स्टैक हैंड-ट्यून्ड कर्नल डेवलपमेंट को सक्षम करते हैं, लेकिन इकोसिस्टम CUDA के एक्सटेंसिव लाइब्रेरी कलेक्शन की तुलना में कम मैच्योर है।

माइग्रेशन कॉम्प्लेक्सिटी स्टार्टिंग पॉइंट के अनुसार भिन्न होती है। TensorFlow वर्कलोड नेचुरली पोर्ट होते हैं। PyTorch माइग्रेशन के लिए XLA सेमेंटिक्स के अनुकूलन की आवश्यकता होती है—ग्राफ कंपाइलेशन, लेज़ी एक्ज़ीक्यूशन, और विभिन्न ऑप्टिमाइज़ेशन पैटर्न। सब्स्टैंशियल CUDA-डिपेंडेंट कोड वाले संगठनों को महत्वपूर्ण पोर्टिंग एफर्ट का सामना करना पड़ता है।

अवेलेबिलिटी और इंफ्रास्ट्रक्चर रियलिटीज़

एक्सेस कंस्ट्रेंट्स कभी-कभी परफॉर्मेंस तुलनाओं से अधिक मायने रखते हैं।

TPU अवेलेबिलिटी क्लाउड डिप्लॉयमेंट के लिए GCP-एक्सक्लूसिव बनी हुई है। AWS, Azure, या मल्टी-क्लाउड स्ट्रैटेजीज़ के लिए कमिटेड संगठन आसानी से TPUs को इनकॉर्पोरेट नहीं कर सकते।¹⁸ Google Cloud रीजन निर्धारित करते हैं कि TPUs कहां डिप्लॉय हो सकते हैं, क्वोटा इमीडिएट एक्सेस को लिमिट करते हैं। us-central2-b में TPU v4 क्वोटा के लिए सभी रिक्वेस्ट के लिए मैन्युअल Google अप्रूवल की आवश्यकता होती है; कोई डिफॉल्ट क्वोटा ग्रांट नहीं किया जाता।¹⁹

ऑन-प्रेमाइस TPU डिप्लॉयमेंट नैसेंट है। Google ने ऑन-प्रेमाइस सेल्स एक्सप्लोर करना शुरू किया, लेकिन प्रोग्राम में NVIDIA की स्थापित डेटा सेंटर प्रेज़ेंस की मैच्योरिटी का अभाव है। एयर-गैप्ड या फुली-कंट्रोल्ड इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता वाले संगठनों के पास वर्तमान में लिमिटेड TPU ऑप्शंस हैं।

TPU पॉड स्केलिंग मैसिव कॉन्फ़िगरेशंस को सक्षम करता है—कोऑर्डिनेटेड सिस्टम में 4,096 चिप्स तक। हालांकि, पॉड एक्सेस के लिए महत्वपूर्ण Google Cloud कमिटमेंट की मांग होती है, संभावित रूप से मिनिमम स्पेंडिंग लेवल्स के साथ मल्टी-ईयर एग्रीमेंट।²⁰ इकोनॉमिक्स स्केल के पक्ष में हैं लेकिन वेंडर लॉक-इन कंसर्न्स बनाती हैं।

NVIDIA अवेलेबिलिटी हर मेजर क्लाउड और ऑन-प्रेमाइस डिप्लॉयमेंट में फैली हुई है। AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave, Lambda, और दर्जनों छोटे प्रोवाइडर्स H100 और H200 एक्सेस ऑफर करते हैं। ऑन-प्रेमाइस परचेजिंग, महंगी और लीड-टाइम कंस्ट्रेंड होते हुए भी, स्थापित प्रोक्योरमेंट पैटर्न फॉलो करती है।

प्राइसिंग मॉडल्स स्ट्रक्चरली भिन्न हैं। TPU बिलिंग एलोकेटेड रिसोर्सेज़ के लिए चार्ज करती है चाहे एक्टिवली यूज़ हों या नहीं।²¹ सिंगल-डिवाइस प्राइसिंग वेरिएबल वर्कलोड के लिए सूट करती है; पॉड प्राइसिंग 1-3 ईयर कमिटमेंट्स की आवश्यकता होती है। GKE कॉस्ट ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए Flex-start (सात दिनों तक बेस्ट-एफर्ट एलोकेशन) और Spot VMs (सिग्निफिकेंट डिस्काउंट लेकिन 30-सेकंड प्रीएम्प्शन वार्निंग) ऑफर करता है।

निर्णय फ्रेमवर्क

पांच डाइमेंशंस में TPU बनाम GPU निर्णयों का मूल्यांकन करें:

1. स्केल और यूटिलाइज़ेशन - छोटी टीम साइज़ पर, GPU डिप्लॉयमेंट की लोअर इनिशियल कॉस्ट होती है - लार्ज एंटरप्राइज़ स्केल पर, TPUs अधिक कॉस्ट-इफेक्टिव बनते हैं - हाई यूटिलाइज़ेशन (>70%) TPU एडवांटेज को मैक्सिमाइज़ करता है; वेरिएबल यूटिलाइज़ेशन पे-पर-यूज़ GPU ऑप्शंस के पक्ष में है

2. वर्कलोड विशेषताएं - ट्रेनिंग-डॉमिनेटेड वर्कलोड TPU v5p इकोनॉमिक्स से लाभान्वित होते हैं - इन्फरेंस-डॉमिनेटेड वर्कलोड v6e के साथ मैक्सिमम TPU एडवांटेज देखते हैं - रिसर्च और एक्सपेरिमेंटेशन GPU फ्लेक्सिबिलिटी के पक्ष में है - प्रोडक्शन स्टेबिलिटी उस प्लेटफॉर्म के पक्ष में है जिसका स्पेसिफिक मॉडल आर्किटेक्चर के लिए प्रूवन ट्रैक रिकॉर्ड है

3. फ्रेमवर्क अलाइनमेंट - JAX या TensorFlow नेटिव: स्ट्रॉन्ग TPU फिट - स्टैंडर्ड ऑपरेशंस वाला PyTorch: दोनों पर वायबल; GPUs अधिक मैच्योर - एक्सटेंसिव CUDA डिपेंडेंसीज़ वाला PyTorch: GPU रिक्वायर्ड - कस्टम कर्नल्स या नॉवेल आर्किटेक्चर: GPU फ्लेक्सिबिलिटी एसेंशियल

4. स्ट्रैटेजिक कंस्ट्रेंट्स - GCP-एक्सक्लूसिव एक्सेप्टेबल: TPUs अवेलेबल - मल्टी-क्लाउड मैंडेटरी: GPUs ओनली रियलिस्टिक ऑप्शन - ऑन-प्रेमाइस रिक्वायर्ड: GPUs करंटली; TPU ऑन-प्रेम इमर्जिंग - वेंडर लॉक-इन कंसर्न्स: GPUs ऑप्शनैलिटी प्रिज़र्व करते हैं

5. टाइमलाइन और रिस्क टॉलरेंस - क्लियर इकोनॉमिक्स वाले प्रूवन वर्कलोड: TPU माइग्रेशन

[अनुवाद के लिए कंटेंट ट्रंकेटेड]