Google TPU vs NVIDIA GPU: Kerangka Keputusan Infrastruktur untuk 2025

Diperbarui 8 Desember 2025

Pembaruan Desember 2025: TPU v6e memberikan rasio harga-performa 4x lebih baik dibanding H100 untuk beban kerja tertentu. Anthropic menandatangani kesepakatan TPU terbesar dalam sejarah Google—ratusan ribu chip Trillium yang akan berkembang hingga 1 juta pada 2027. Midjourney mengurangi biaya inferensi 65% setelah migrasi dari GPU. Backend TPU terpadu vLLM mencapai peningkatan performa 2-5x. Ironwood (TPU v7) diluncurkan 2025 dengan peningkatan kecepatan inferensi 4x. Pada 2030, inferensi akan mengonsumsi 75% komputasi AI menciptakan pasar senilai $255 miliar di mana ekonomi TPU bersinar.

Anthropic menutup kesepakatan TPU terbesar dalam sejarah Google pada November 2025—berkomitmen terhadap ratusan ribu TPU Trillium pada 2026, berkembang menuju satu juta pada 2027.¹ Perusahaan yang membangun Claude, yang dilatih terutama pada hardware NVIDIA, menyimpulkan bahwa TPU menawarkan ekonomi yang lebih unggul untuk masa depan mereka yang didominasi inferensi. Midjourney mengurangi pengeluaran inferensi bulanan dari $2,1 juta menjadi $700.000 setelah migrasi dari kluster NVIDIA ke TPU v6e.² Perhitungan yang dulunya menjadikan NVIDIA pilihan jelas kini telah bergeser. Organisasi yang merencanakan infrastruktur AI kini harus mengevaluasi pasar dua platform yang sesungguhnya alih-alih secara default memilih GPU. Kerangka ini membantu menavigasi keputusan TPU versus NVIDIA berdasarkan karakteristik beban kerja, skala, dan prioritas strategis.

Lanskap akselerator 2025

Pasar akselerator AI berevolusi dari monopoli NVIDIA menjadi kompetisi sejati. Memahami kapabilitas saat ini memberikan fondasi untuk keputusan infrastruktur.

TPU v6e mewakili penawaran produksi Google saat ini, memberikan 7.344 TFLOPS dengan 256GB HBM dalam konfigurasi 8-chip—hampir menyaingi sistem quad-H100 NVL di 6.682 TFLOPS dengan 376GB.³ Google mengklaim peningkatan performa 4,7x relatif terhadap TPU v5e melalui unit perkalian matriks yang lebih besar dan peningkatan kecepatan clock. Efisiensi daya berada di 300W TDP versus 700W H100, menciptakan keunggulan biaya energi yang substansial.

TPU v5p menargetkan beban kerja pelatihan, menawarkan 3.672 TFLOPS dan memori 760GB dalam konfigurasi 8-chip—menyamai performa dual H100 NVL dengan kapasitas memori masif.⁴ v5p memberikan pelatihan LLM 2,8x lebih cepat dari TPU v4 dengan nilai-untuk-uang 2,1x lebih baik. Organisasi yang berfokus pada pelatihan semakin mempertimbangkan v5p untuk optimasi biaya.

NVIDIA H100 dan H200 tetap menjadi standar industri, dengan dukungan ekosistem terluas dan ketersediaan multi-cloud. H100 memberikan 1.979 TFLOPS per chip dengan 80GB HBM, sementara H200 diperluas hingga 141GB. Ekosistem CUDA NVIDIA, tooling yang mapan, dan dukungan cloud universal mempertahankan keunggulan untuk organisasi yang memprioritaskan fleksibilitas.

Ironwood (TPU v7) diluncurkan pada 2025, mengoptimalkan secara khusus untuk inferensi dengan klaim peningkatan kecepatan 4x dibanding generasi sebelumnya.⁵ Desain yang berfokus pada inferensi mencerminkan di mana permintaan komputasi AI terkonsentrasi—pada 2030, inferensi akan mengonsumsi 75% komputasi AI, menciptakan pasar senilai $255 miliar yang tumbuh 19,2% setiap tahun.⁶

Ekonomi harga-performa yang menggerakkan keputusan

Kasus ekonomi untuk TPU menguat secara dramatis sepanjang 2025, secara fundamental mengubah kalkulasi infrastruktur.

Harga-performa mentah memihak TPU untuk beban kerja yang memenuhi syarat. TPU v6e menawarkan hingga 4x performa lebih baik per dolar dibandingkan NVIDIA H100 untuk pelatihan model bahasa besar, sistem rekomendasi, dan inferensi batch besar.⁷ Diskon committed-use Google Cloud mendorong harga TPU v6e serendah $0,39 per chip-jam, menciptakan unit ekonomi yang menarik dalam skala besar.

Studi kasus migrasi menunjukkan penghematan dunia nyata:

• Midjourney: Pengeluaran inferensi bulanan turun dari $2,1 juta menjadi di bawah $700.000—penghematan tahunan $16,8 juta—sambil mempertahankan volume output⁸
• Waymark: Biaya 4x lebih rendah dari H100 untuk beban kerja pembuatan video
• Character.AI: Peningkatan biaya 3,8x pada inferensi AI percakapan
• Stability AI: Memindahkan 40% inferensi pembuatan gambar ke TPU v6 pada Q3 2025
• Cohere: Peningkatan throughput 3x setelah migrasi GPU

Sebuah startup computer vision menjual 128 GPU H100 dan beralih ke TPU v6e, mengurangi tagihan inferensi bulanan dari $340.000 menjadi $89.000.⁹

Efisiensi daya menggandakan keunggulan biaya. TPU mengonsumsi daya 60-65% lebih sedikit dibanding konfigurasi GPU setara untuk beban kerja serupa.¹⁰ Untuk organisasi dengan target keberlanjutan atau batasan daya pusat data, perbedaan efisiensi secara material memengaruhi baik biaya operasional maupun kelayakan fasilitas.

Konsep "NVIDIA Tax" menggambarkan premium yang dibayar organisasi untuk hardware NVIDIA relatif terhadap alternatif. Integrasi vertikal Google—memiliki desain chip, infrastruktur cloud, dan framework perangkat lunak—mengeliminasi margin pihak ketiga yang meningkatkan biaya GPU.¹¹ Keunggulan struktural ini memungkinkan penetapan harga TPU yang agresif yang tidak bisa ditandingi vendor chip murni.

Karakteristik performa spesifik beban kerja

Arsitektur TPU dan GPU mengoptimalkan pola beban kerja yang berbeda, menciptakan panduan yang jelas untuk kasus penggunaan spesifik.

Di mana TPU unggul:

• Pelatihan LLM skala besar: Pod TPU yang berskala hingga 4.096 chip memberikan pelatihan hemat biaya untuk model fondasi. Google melatih Gemini pada TPU; kesepakatan Anthropic menandakan arah serupa.
• Inferensi volume tinggi: Inferensi batch dan melayani jutaan pengguna mendapat manfaat dari ekonomi TPU. Keunggulan harga-performa 4x maksimal dalam skala.
• Sistem rekomendasi: Google mendesain TPU untuk infrastruktur rekomendasinya sendiri; beban kerja ini selaras sempurna dengan arsitektur TPU.
• Pembuatan gambar: Migrasi Midjourney dan Stability AI menunjukkan efektivitas untuk inferensi model difusi.
• Beban kerja JAX/TensorFlow: Dukungan framework native memberikan performa optimal tanpa overhead translasi.

Di mana GPU NVIDIA unggul:

• Riset dan eksperimentasi: Dukungan library yang luas dan fleksibilitas CUDA memungkinkan prototyping cepat dan arsitektur novel.
• Arsitektur model kustom: Ketika beban kerja memerlukan library khusus CUDA, kernel kustom, atau operasi non-standar, fleksibilitas GPU terbukti esensial.
• Workflow native PyTorch: Meskipun ada peningkatan PyTorch/XLA, dukungan CUDA native tetap lebih matang.
• Model multi-modal: Arsitektur kompleks yang menggabungkan visi, bahasa, dan modalitas lainnya sering memerlukan fleksibilitas GPU.
• Deployment multi-cloud: Organisasi yang memerlukan portabilitas hardware di AWS, Azure, dan on-premise tidak bisa bergantung pada TPU yang eksklusif GCP.
• Proyek skala kecil: Biaya awal GPU yang lebih rendah menguntungkan deployment lebih kecil di mana ekonomi skala TPU tidak berlaku.

Perbandingan throughput inferensi menunjukkan perbedaan yang bernuansa. TPU v6e memberikan sekitar 120 token/detik pada konkurensi rendah untuk LLaMA 70B, sementara H100/H200 mencapai sekitar 150 token/detik.¹² TPU mengoptimalkan throughput per dolar alih-alih kecepatan mentah—metrik yang tepat bergantung pada apakah latensi atau biaya yang menggerakkan keputusan.

Pertimbangan framework dan ekosistem

Dukungan ekosistem perangkat lunak sering menentukan kelayakan platform lebih dari spesifikasi hardware.

JAX dan TensorFlow menerima dukungan TPU kelas satu. Google mengembangkan kedua framework bersamaan dengan hardware TPU, memastikan integrasi yang erat dan optimasi berkelanjutan. Organisasi yang menstandarisasi pada JAX menemukan TPU menawarkan performa optimal dengan konfigurasi minimal.¹³ MaxText menyediakan pra-pelatihan dan pasca-pelatihan LLM open-source berperforma tinggi yang ditulis dalam Python murni dan JAX, mendemonstrasikan pelatihan yang dioptimalkan untuk model seperti DeepSeek, Qwen, dan Gemma.

PyTorch/XLA memungkinkan penggunaan TPU dari PyTorch tetapi dengan catatan. Umpan balik komunitas Oktober 2025 mendorong tim PyTorch/XLA untuk mengusulkan arah yang lebih native untuk PyTorch di TPU.¹⁴ Rilis 2.7 (Juli 2025) memberikan peningkatan usability, boost vLLM, dan bridging JAX. Namun, JAX tetap menjadi stack yang lebih matang yang secara umum menawarkan cakupan dan performa superior untuk primitifnya di TPU.¹⁵

Dukungan TPU vLLM merepresentasikan kemajuan signifikan. Desain ulang backend terpadu mendukung baik PyTorch (via Torchax) maupun JAX dalam satu jalur lowering JAX→XLA.¹⁶ Model pemrograman SPMD (Single Program, Multi-Data), yang native untuk XLA, menyederhanakan pengembangan—developer menulis kode untuk satu perangkat masif sementara compiler menangani partisi. Performa meningkat 2-5x dibandingkan prototipe Februari 2025.

Keterbatasan kernel kustom memengaruhi riset mutakhir. Meskipun XLA menyediakan optimasi luas, algoritma novel—mekanisme attention baru, padding kustom untuk tensor dinamis—mungkin melebihi kapabilitas compiler.¹⁷ Stack Pallas dan Mosaic memungkinkan pengembangan kernel yang di-tune secara manual, tetapi ekosistemnya tetap kurang matang dibanding koleksi library CUDA yang ekstensif.

Kompleksitas migrasi bervariasi berdasarkan titik awal. Beban kerja TensorFlow berpindah secara natural. Migrasi PyTorch memerlukan adaptasi ke semantik XLA—kompilasi graf, eksekusi lazy, dan pola optimasi yang berbeda. Organisasi dengan kode yang sangat bergantung pada CUDA menghadapi upaya porting yang signifikan.

Realitas ketersediaan dan infrastruktur

Batasan akses terkadang lebih penting dari perbandingan performa.

Ketersediaan TPU tetap eksklusif GCP untuk deployment cloud. Organisasi yang berkomitmen pada AWS, Azure, atau strategi multi-cloud tidak dapat dengan mudah menginkorporasikan TPU.¹⁸ Region Google Cloud menentukan di mana TPU dapat di-deploy, dengan kuota yang membatasi akses langsung. Semua permintaan kuota TPU v4 di us-central2-b memerlukan persetujuan manual Google; tidak ada kuota default yang diberikan.¹⁹

Deployment TPU on-premise masih baru. Google mulai mengeksplorasi penjualan on-premise, tetapi programnya kurang matang dibanding kehadiran pusat data NVIDIA yang mapan. Organisasi yang memerlukan infrastruktur air-gapped atau yang sepenuhnya terkontrol saat ini memiliki opsi TPU yang terbatas.

Scaling pod TPU memungkinkan konfigurasi masif—hingga 4.096 chip dalam sistem terkoordinasi. Namun, akses pod menuntut komitmen Google Cloud yang signifikan, berpotensi perjanjian multi-tahun dengan level pengeluaran minimum.²⁰ Ekonominya menguntungkan skala tetapi menciptakan kekhawatiran vendor lock-in.

Ketersediaan NVIDIA mencakup setiap cloud besar dan deployment on-premise. AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave, Lambda, dan puluhan provider kecil menawarkan akses H100 dan H200. Pembelian on-premise, meskipun mahal dan terbatas lead-time, mengikuti pola pengadaan yang mapan.

Model harga berbeda secara struktural. Penagihan TPU membebankan sumber daya yang dialokasikan baik digunakan aktif maupun tidak.²¹ Harga single-device cocok untuk beban kerja variabel; harga pod memerlukan komitmen 1-3 tahun. GKE menawarkan Flex-start (alokasi best-effort hingga tujuh hari) dan Spot VM (diskon signifikan tetapi peringatan preemption 30 detik) untuk optimasi biaya.

Kerangka keputusan

Evaluasi keputusan TPU versus GPU di lima dimensi:

1. Skala dan utilisasi - Pada ukuran tim kecil, deployment GPU memiliki biaya awal lebih rendah - Pada skala enterprise besar, TPU menjadi lebih hemat biaya - Utilisasi tinggi (>70%) memaksimalkan keunggulan TPU; utilisasi variabel menguntungkan opsi GPU pay-per-use

2. Karakteristik beban kerja - Beban kerja yang didominasi pelatihan mendapat manfaat dari ekonomi TPU v5p - Beban kerja yang didominasi inferensi melihat keunggulan TPU maksimal dengan v6e - Riset dan eksperimentasi menguntungkan fleksibilitas GPU - Stabilitas produksi menguntungkan platform mana pun yang memiliki track record terbukti untuk arsitektur model spesifik

3. Keselarasan framework - Native JAX atau TensorFlow: Fit kuat dengan TPU - PyTorch dengan operasi standar: Viable di keduanya; GPU lebih matang - PyTorch dengan dependensi CUDA ekstensif: GPU diperlukan - Kernel kustom atau arsitektur novel: Fleksibilitas GPU esensial

4. Batasan strategis - Eksklusif GCP dapat diterima: TPU tersedia - Multi-cloud wajib: GPU satu-satunya opsi realistis - On-premise diperlukan: GPU saat ini; TPU on-prem sedang berkembang - Kekhawatiran vendor lock-in: GPU mempertahankan opsionalitas

5. Timeline dan toleransi risiko - Beban kerja terbukti dengan ekonomi yang jelas: Migrasi TPU di

[Konten terpotong untuk terjemahan]