Google TPU vs NVIDIA GPU: 2025년 인프라 결정 프레임워크
2025년 12월 8일 업데이트
2025년 12월 업데이트: TPU v6e가 특정 워크로드에서 H100 대비 4배 우수한 가격 대비 성능을 제공합니다. Anthropic이 Google 역사상 최대 TPU 계약을 체결했습니다—수십만 개의 Trillium 칩을 2027년까지 100만 개로 확장합니다. Midjourney는 GPU에서 마이그레이션하여 추론 비용을 65% 절감했습니다. vLLM 통합 TPU 백엔드가 2~5배 성능 향상을 달성했습니다. Ironwood(TPU v7)가 2025년에 4배 추론 속도 향상과 함께 출시됩니다. 2030년까지 추론이 AI 컴퓨팅의 75%를 소비하면서 TPU 경제성이 빛나는 2,550억 달러 시장을 창출합니다.
Anthropic은 2025년 11월 Google 역사상 최대 TPU 계약을 체결했습니다—2026년에 수십만 개의 Trillium TPU를 약정하고 2027년까지 100만 개로 확장합니다.¹ 주로 NVIDIA 하드웨어에서 Claude를 학습시킨 이 회사는 추론 중심의 미래에 TPU가 더 나은 경제성을 제공한다고 결론지었습니다. Midjourney는 NVIDIA 클러스터에서 TPU v6e로 마이그레이션한 후 월간 추론 비용을 210만 달러에서 70만 달러로 절감했습니다.² 한때 NVIDIA를 당연한 선택으로 만들었던 계산이 바뀌었습니다. AI 인프라를 계획하는 조직은 이제 GPU를 기본으로 선택하기보다 진정한 두 플랫폼 시장을 평가해야 합니다. 이 프레임워크는 워크로드 특성, 규모, 전략적 우선순위를 기반으로 TPU와 NVIDIA 결정을 안내합니다.
2025년 가속기 환경
AI 가속기 시장은 NVIDIA 독점에서 진정한 경쟁으로 진화했습니다. 현재 역량을 이해하면 인프라 결정의 기반이 됩니다.
TPU v6e는 Google의 현재 프로덕션 제품으로, 8칩 구성에서 256GB HBM과 함께 7,344 TFLOPS를 제공합니다—376GB의 쿼드 H100 NVL 시스템의 6,682 TFLOPS와 거의 대등합니다.³ Google은 더 큰 행렬 곱셈 유닛과 증가된 클럭 속도를 통해 TPU v5e 대비 4.7배 성능 향상을 주장합니다. 전력 효율은 H100의 700W 대비 300W TDP로, 상당한 에너지 비용 이점을 제공합니다.
TPU v5p는 학습 워크로드를 타겟으로 하며, 8칩 구성에서 3,672 TFLOPS와 760GB 메모리를 제공합니다—대용량 메모리 용량으로 듀얼 H100 NVL 성능에 필적합니다.⁴ v5p는 TPU v4 대비 2.8배 빠른 LLM 학습과 2.1배 더 나은 가성비를 제공합니다. 학습 중심 조직들은 비용 최적화를 위해 v5p를 점점 더 고려하고 있습니다.
NVIDIA H100과 H200은 가장 광범위한 생태계 지원과 멀티 클라우드 가용성으로 업계 표준을 유지합니다. H100은 칩당 80GB HBM으로 1,979 TFLOPS를 제공하고, H200은 141GB로 확장됩니다. NVIDIA의 CUDA 생태계, 확립된 도구, 범용 클라우드 지원은 유연성을 우선시하는 조직에게 이점을 유지합니다.
Ironwood(TPU v7)는 2025년에 출시되며, 이전 세대 대비 4배 속도 향상을 주장하며 추론에 특화하여 최적화합니다.⁵ 추론 중심 설계는 AI 컴퓨팅 수요가 집중되는 곳을 반영합니다—2030년까지 추론이 AI 컴퓨팅의 75%를 소비하며 연간 19.2% 성장하는 2,550억 달러 시장을 창출합니다.⁶
결정을 이끄는 가격 대비 성능 경제학
TPU의 경제적 사례는 2025년을 통해 극적으로 강화되어 인프라 계산을 근본적으로 변화시켰습니다.
순수 가격 대비 성능은 적합한 워크로드에서 TPU를 선호합니다. TPU v6e는 대규모 언어 모델 학습, 추천 시스템, 대용량 배치 추론에서 NVIDIA H100 대비 최대 4배 우수한 달러당 성능을 제공합니다.⁷ Google Cloud 약정 사용 할인은 TPU v6e 가격을 칩-시간당 0.39달러까지 낮추어 규모에서 매력적인 단위 경제성을 창출합니다.
마이그레이션 사례 연구는 실제 절감 효과를 보여줍니다:
- Midjourney: 월간 추론 비용이 210만 달러에서 70만 달러 미만으로 감소—연간 1,680만 달러 절감—동시에 산출량 유지⁸
- Waymark: 비디오 생성 워크로드에서 H100 대비 4배 낮은 비용
- Character.AI: 대화형 AI 추론에서 3.8배 비용 개선
- Stability AI: 2025년 3분기에 이미지 생성 추론의 40%를 TPU v6로 이전
- Cohere: GPU 마이그레이션 후 3배 처리량 향상
한 컴퓨터 비전 스타트업은 128개의 H100 GPU를 매각하고 TPU v6e로 재배치하여 월간 추론 비용을 34만 달러에서 8만 9천 달러로 절감했습니다.⁹
전력 효율은 비용 이점을 복합적으로 증가시킵니다. TPU는 유사한 워크로드에서 동등한 GPU 구성보다 60~65% 적은 전력을 소비합니다.¹⁰ 지속 가능성 목표나 데이터 센터 전력 제약이 있는 조직에게 효율 차이는 운영 비용과 시설 타당성 모두에 실질적인 영향을 미칩니다.
"NVIDIA 세금" 개념은 조직이 대안 대비 NVIDIA 하드웨어에 지불하는 프리미엄을 설명합니다. Google의 수직 통합—칩 설계, 클라우드 인프라, 소프트웨어 프레임워크를 소유—은 GPU 비용을 증가시키는 제3자 마진을 제거합니다.¹¹ 이 구조적 이점은 순수 칩 벤더가 맞출 수 없는 공격적인 TPU 가격 책정을 가능하게 합니다.
워크로드별 성능 특성
TPU와 GPU 아키텍처는 서로 다른 워크로드 패턴에 최적화되어 특정 사용 사례에 대한 명확한 지침을 제공합니다.
TPU가 탁월한 영역:
- 대규모 LLM 학습: 4,096칩까지 확장되는 TPU 포드는 파운데이션 모델에 대해 비용 효율적인 학습을 제공합니다. Google은 TPU에서 Gemini를 학습시키며, Anthropic의 계약은 유사한 방향을 시사합니다.
- 대용량 추론: 배치 추론과 수백만 사용자에게 서비스 제공은 TPU 경제성의 혜택을 받습니다. 4배 가격 대비 성능 이점은 규모에서 극대화됩니다.
- 추천 시스템: Google은 자체 추천 인프라를 위해 TPU를 설계했습니다. 이러한 워크로드는 TPU 아키텍처와 완벽하게 맞습니다.
- 이미지 생성: Midjourney와 Stability AI 마이그레이션은 확산 모델 추론에 대한 효과성을 입증합니다.
- JAX/TensorFlow 워크로드: 네이티브 프레임워크 지원은 변환 오버헤드 없이 최적의 성능을 제공합니다.
NVIDIA GPU가 탁월한 영역:
- 연구 및 실험: 광범위한 라이브러리 지원과 CUDA 유연성은 빠른 프로토타이핑과 새로운 아키텍처를 가능하게 합니다.
- 커스텀 모델 아키텍처: 워크로드가 CUDA 특정 라이브러리, 커스텀 커널, 비표준 연산을 필요로 할 때 GPU 유연성이 필수적입니다.
- PyTorch 네이티브 워크플로우: PyTorch/XLA 개선에도 불구하고 네이티브 CUDA 지원이 더 성숙합니다.
- 멀티모달 모델: 비전, 언어, 기타 모달리티를 결합하는 복잡한 아키텍처는 종종 GPU 유연성을 필요로 합니다.
- 멀티 클라우드 배포: AWS, Azure, 온프레미스 전반에 걸쳐 하드웨어 이식성이 필요한 조직은 GCP 전용 TPU에 의존할 수 없습니다.
- 소규모 프로젝트: TPU 규모 경제성이 적용되지 않는 소규모 배포에서는 낮은 초기 GPU 비용이 유리합니다.
추론 처리량 비교는 미묘한 차이를 보여줍니다. TPU v6e는 LLaMA 70B에서 낮은 동시성에서 약 120 토큰/초를 제공하고, H100/H200은 약 150 토큰/초를 달성합니다.¹² TPU는 순수 속도보다 달러당 처리량에 최적화됩니다—적절한 지표는 지연 시간이 결정을 주도하는지 비용이 주도하는지에 따라 다릅니다.
프레임워크 및 생태계 고려사항
소프트웨어 생태계 지원은 종종 하드웨어 사양보다 플랫폼 타당성을 더 많이 결정합니다.
JAX와 TensorFlow는 일급 TPU 지원을 받습니다. Google은 TPU 하드웨어와 함께 두 프레임워크를 개발하여 긴밀한 통합과 지속적인 최적화를 보장합니다. JAX를 표준화하는 조직은 최소한의 구성으로 TPU가 최적의 성능을 제공한다는 것을 발견합니다.¹³ MaxText는 순수 Python과 JAX로 작성된 오픈소스 고성능 LLM 사전 학습 및 사후 학습을 제공하며 DeepSeek, Qwen, Gemma와 같은 모델에 최적화된 학습을 보여줍니다.
PyTorch/XLA는 PyTorch에서 TPU 사용을 가능하게 하지만 주의 사항이 있습니다. 2025년 10월 커뮤니티 피드백으로 PyTorch/XLA 팀은 TPU에서 PyTorch에 대한 더 네이티브한 방향을 제안했습니다.¹⁴ 2.7 릴리스(2025년 7월)는 개선된 사용성, vLLM 부스트, JAX 브리징을 제공했습니다. 그러나 JAX는 일반적으로 TPU에서 프리미티브에 대해 우수한 커버리지와 성능을 제공하는 더 성숙한 스택으로 남아 있습니다.¹⁵
vLLM TPU 지원은 상당한 진전을 나타냅니다. 통합 백엔드 재설계는 단일 JAX→XLA 하강 경로 내에서 PyTorch(Torchax 통해)와 JAX를 모두 지원합니다.¹⁶ XLA에 네이티브한 SPMD(Single Program, Multi-Data) 프로그래밍 모델은 개발을 단순화합니다—개발자는 단일 대규모 장치에 대한 코드를 작성하고 컴파일러가 파티셔닝을 처리합니다. 성능이 2025년 2월 프로토타입 대비 2~5배 향상되었습니다.
커스텀 커널 제한은 최첨단 연구에 영향을 미칩니다. XLA가 광범위한 최적화를 제공하지만 새로운 알고리즘—새로운 어텐션 메커니즘, 동적 텐서를 위한 커스텀 패딩—은 컴파일러 역량을 초과할 수 있습니다.¹⁷ Pallas와 Mosaic 스택은 수동 튜닝된 커널 개발을 가능하게 하지만 생태계는 CUDA의 광범위한 라이브러리 컬렉션보다 덜 성숙합니다.
마이그레이션 복잡성은 시작점에 따라 다릅니다. TensorFlow 워크로드는 자연스럽게 포팅됩니다. PyTorch 마이그레이션은 XLA 시맨틱—그래프 컴파일, 지연 실행, 다른 최적화 패턴—에 적응해야 합니다. 상당한 CUDA 의존 코드를 가진 조직은 상당한 포팅 노력이 필요합니다.
가용성 및 인프라 현실
접근 제약이 때때로 성능 비교보다 더 중요합니다.
TPU 가용성은 클라우드 배포에서 GCP 전용으로 남아 있습니다. AWS, Azure, 멀티 클라우드 전략에 전념하는 조직은 TPU를 쉽게 통합할 수 없습니다.¹⁸ Google Cloud 리전이 TPU 배포 가능 위치를 결정하며, 쿼터가 즉시 접근을 제한합니다. us-central2-b의 TPU v4 쿼터에 대한 모든 요청은 수동 Google 승인이 필요합니다. 기본 쿼터는 부여되지 않습니다.¹⁹
온프레미스 TPU 배포는 초기 단계입니다. Google은 온프레미스 판매를 탐색하기 시작했지만 프로그램은 NVIDIA의 확립된 데이터 센터 존재보다 성숙도가 부족합니다. 에어갭 또는 완전히 통제된 인프라가 필요한 조직은 현재 제한된 TPU 옵션을 가지고 있습니다.
TPU 포드 스케일링은 최대 4,096칩의 대규모 구성을 조정된 시스템으로 가능하게 합니다. 그러나 포드 접근은 상당한 Google Cloud 약정, 잠재적으로 최소 지출 수준의 다년 계약을 요구합니다.²⁰ 경제성은 규모를 선호하지만 벤더 종속 우려를 야기합니다.
NVIDIA 가용성은 모든 주요 클라우드와 온프레미스 배포에 걸쳐 있습니다. AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave, Lambda, 수십 개의 소규모 제공업체가 H100과 H200 접근을 제공합니다. 온프레미스 구매는 비용이 많이 들고 리드 타임 제약이 있지만 확립된 조달 패턴을 따릅니다.
가격 모델은 구조적으로 다릅니다. TPU 청구는 적극적으로 사용되든 아니든 할당된 리소스에 대해 청구됩니다.²¹ 단일 장치 가격은 가변 워크로드에 적합합니다. 포드 가격은 1~3년 약정이 필요합니다. GKE는 비용 최적화를 위해 Flex-start(최대 7일간 최선의 노력 할당)와 Spot VM(상당한 할인이지만 30초 선점 경고)을 제공합니다.
결정 프레임워크
다섯 가지 차원에서 TPU 대 GPU 결정을 평가하세요:
1. 규모 및 활용도 - 소규모 팀에서는 GPU 배포가 초기 비용이 낮습니다 - 대기업 규모에서는 TPU가 더 비용 효율적입니다 - 높은 활용도(>70%)는 TPU 이점을 극대화합니다. 가변 활용도는 종량제 GPU 옵션을 선호합니다
2. 워크로드 특성 - 학습 중심 워크로드는 TPU v5p 경제성의 혜택을 받습니다 - 추론 중심 워크로드는 v6e로 최대 TPU 이점을 봅니다 - 연구 및 실험은 GPU 유연성을 선호합니다 - 프로덕션 안정성은 특정 모델 아키텍처에 대해 검증된 트랙 레코드가 있는 플랫폼을 선호합니다
3. 프레임워크 정렬 - JAX 또는 TensorFlow 네이티브: 강한 TPU 적합성 - 표준 연산을 사용하는 PyTorch: 둘 다 가능하지만 GPU가 더 성숙 - 광범위한 CUDA 의존성이 있는 PyTorch: GPU 필수 - 커스텀 커널 또는 새로운 아키텍처: GPU 유연성 필수
4. 전략적 제약 - GCP 전용 수용 가능: TPU 가용 - 멀티 클라우드 필수: 현실적으로 GPU만 가능 - 온프레미스 필수: 현재 GPU, TPU 온프레미스 등장 중 - 벤더 종속 우려: GPU가 선택권 보존
5. 타임라인 및 리스크 허용도 - 명확한 경제성을 가진 검증된 워크로드: 적합한
