Google TPU vs NVIDIA GPU: Een Infrastructuur Besliskader voor 2025

Bijgewerkt 8 december 2025

December 2025 Update: TPU v6e levert 4x betere prijs-prestatieverhouding dan H100 voor specifieke workloads. Anthropic tekende de grootste TPU-deal in de geschiedenis van Google—honderdduizenden Trillium-chips opschalend naar 1 miljoen tegen 2027. Midjourney verlaagde inferentiekosten met 65% door migratie van GPU's. vLLM unified TPU backend behaalt 2-5x prestatieverbeteringen. Ironwood (TPU v7) lanceert in 2025 met 4x snellere inferentie. Tegen 2030 verbruikt inferentie 75% van AI-rekenkracht en creëert een markt van $255 miljard waar TPU-economie uitblinkt.

Anthropic sloot in november 2025 de grootste TPU-deal in de geschiedenis van Google—met een commitment voor honderdduizenden Trillium TPU's in 2026, opschalend naar één miljoen tegen 2027.¹ Het bedrijf dat Claude bouwde, voornamelijk getraind op NVIDIA-hardware, concludeerde dat TPU's superieure economie bieden voor hun inferentie-gedomineerde toekomst. Midjourney verlaagde maandelijkse inferentie-uitgaven van $2,1 miljoen naar $700.000 na migratie van NVIDIA-clusters naar TPU v6e.² De wiskunde die NVIDIA ooit de voor de hand liggende keuze maakte, is verschoven. Organisaties die AI-infrastructuur plannen moeten nu een echte tweeledig platformmarkt evalueren in plaats van standaard voor GPU's te kiezen. Dit kader helpt bij het navigeren van de TPU versus NVIDIA beslissing op basis van workloadkenmerken, schaal en strategische prioriteiten.

Het acceleratorlandschap van 2025

De AI-acceleratormarkt evolueerde van NVIDIA-monopolie naar echte concurrentie. Het begrijpen van huidige mogelijkheden vormt de basis voor infrastructuurbeslissingen.

TPU v6e vertegenwoordigt Google's huidige productieaanbod en levert 7.344 TFLOPS met 256GB HBM in een 8-chip configuratie—nauw concurrerend met een quad-H100 NVL-systeem met 6.682 TFLOPS en 376GB.³ Google claimt een prestatieverbetering van 4,7x ten opzichte van TPU v5e door grotere matrixvermenigvuldigingseenheden en hogere kloksnelheden. Energie-efficiëntie staat op 300W TDP versus 700W van de H100, wat aanzienlijke voordelen in energiekosten creëert.

TPU v5p richt zich op trainingsworkloads en biedt 3.672 TFLOPS en 760GB geheugen in 8-chip configuraties—gelijkwaardig aan dubbele H100 NVL-prestaties met enorme geheugencapaciteit.⁴ De v5p levert 2,8x snellere LLM-training dan TPU v4 met 2,1x betere prijs-kwaliteitverhouding. Training-gefocuste organisaties overwegen v5p steeds vaker voor kostenoptimalisatie.

NVIDIA H100 en H200 blijven de industriestandaard, met de breedste ecosysteemondersteuning en multi-cloud beschikbaarheid. De H100 levert 1.979 TFLOPS per chip met 80GB HBM, terwijl H200 uitbreidt naar 141GB. NVIDIA's CUDA-ecosysteem, gevestigde tooling en universele cloudondersteuning behouden voordelen voor organisaties die flexibiliteit prioriteren.

Ironwood (TPU v7) lanceert in 2025 en optimaliseert specifiek voor inferentie met geclaimde 4x snelheidsverbeteringen ten opzichte van vorige generaties.⁵ Het inferentie-gefocuste ontwerp weerspiegelt waar de vraag naar AI-rekenkracht zich concentreert—tegen 2030 zal inferentie 75% van AI-rekenkracht verbruiken en een markt van $255 miljard creëren die jaarlijks met 19,2% groeit.⁶

Prijs-prestatie-economie die beslissingen stuurt

De economische argumenten voor TPU's versterkten dramatisch door 2025, wat infrastructuurberekeningen fundamenteel veranderde.

Ruwe prijs-prestatie bevoordeelt TPU's voor kwalificerende workloads. TPU v6e biedt tot 4x betere prestaties per dollar vergeleken met NVIDIA H100 voor training van grote taalmodellen, aanbevelingssystemen en grootschalige batch-inferentie.⁷ Google Cloud committed-use kortingen drukken TPU v6e-prijzen tot $0,39 per chip-uur, wat overtuigende eenheidseconomie creëert op schaal.

Migratie-casestudies demonstreren echte besparingen:

• Midjourney: Maandelijkse inferentie-uitgaven daalden van $2,1 miljoen naar onder de $700.000—$16,8 miljoen geannualiseerde besparingen—terwijl het outputvolume behouden bleef⁸
• Waymark: 4x lagere kosten dan H100 voor videogeneratie-workloads
• Character.AI: 3,8x kostenverbetering op conversationele AI-inferentie
• Stability AI: Verplaatste 40% van beeldgeneratie-inferentie naar TPU v6 in Q3 2025
• Cohere: 3x doorvoerverbeteringen na GPU-migratie

Een computer vision startup verkocht 128 H100 GPU's en herimplementeerde op TPU v6e, waardoor maandelijkse inferentierekeningen van $340.000 naar $89.000 daalden.⁹

Energie-efficiëntie versterkt kostenvoordelen. TPU's verbruiken 60-65% minder stroom dan equivalente GPU-configuraties voor vergelijkbare workloads.¹⁰ Voor organisaties met duurzaamheidsdoelstellingen of datacenter-stroombeperkingen heeft het efficiëntieverschil materiële impact op zowel operationele kosten als faciliteithaalbaarheid.

Het "NVIDIA Tax" concept beschrijft de premie die organisaties betalen voor NVIDIA-hardware ten opzichte van alternatieven. Google's verticale integratie—eigenaar van chipontwerp, cloudinfrastructuur en softwareframeworks—elimineert marges van derden die GPU-kosten verhogen.¹¹ Dit structurele voordeel maakt agressieve TPU-prijsstelling mogelijk die pure-play chipverkopers niet kunnen evenaren.

Workload-specifieke prestatiekenmerken

TPU- en GPU-architecturen optimaliseren voor verschillende workloadpatronen, wat duidelijke richtlijnen creëert voor specifieke use cases.

Waar TPU's uitblinken:

• Grootschalige LLM-training: TPU pods die opschalen tot 4.096 chips leveren kosteneffectieve training voor foundation models. Google traint Gemini op TPU's; Anthropic's deal signaleert een vergelijkbare richting.
• Hoog-volume inferentie: Batch-inferentie en serving naar miljoenen gebruikers profiteert van TPU-economie. Het 4x prijs-prestatievoordeel maximaliseert op schaal.
• Aanbevelingssystemen: Google ontwierp TPU's voor zijn eigen aanbevelingsinfrastructuur; deze workloads sluiten perfect aan bij TPU-architectuur.
• Beeldgeneratie: Midjourney en Stability AI migraties demonstreren effectiviteit voor diffusiemodel-inferentie.
• JAX/TensorFlow workloads: Native framework-ondersteuning levert optimale prestaties zonder vertaaloverhead.

Waar NVIDIA GPU's uitblinken:

• Onderzoek en experimentatie: Brede bibliotheekondersteuning en CUDA-flexibiliteit maken snelle prototyping en nieuwe architecturen mogelijk.
• Aangepaste modelarchitecturen: Wanneer workloads CUDA-specifieke bibliotheken, aangepaste kernels of niet-standaard operaties vereisen, is GPU-flexibiliteit essentieel.
• PyTorch-native workflows: Ondanks PyTorch/XLA-verbeteringen blijft native CUDA-ondersteuning volwassener.
• Multi-modale modellen: Complexe architecturen die visie, taal en andere modaliteiten combineren vereisen vaak GPU-flexibiliteit.
• Multi-cloud deployments: Organisaties die hardware-portabiliteit over AWS, Azure en on-premise vereisen kunnen niet afhankelijk zijn van GCP-exclusieve TPU's.
• Kleinschalige projecten: Lagere initiële GPU-kosten bevoordelen kleinere deployments waar TPU-schaaleconomie niet van toepassing is.

Inferentie-doorvoervergelijking toont genuanceerde verschillen. TPU v6e levert ongeveer 120 tokens/seconde bij lage concurrency voor LLaMA 70B, terwijl H100/H200 ongeveer 150 tokens/seconde behaalt.¹² TPU's optimaliseren voor doorvoer per dollar in plaats van ruwe snelheid—de juiste metriek hangt af van of latentie of kosten de beslissingen sturen.

Framework- en ecosysteemoverwegingen

Softwareecosysteemondersteuning bepaalt vaak meer de platformviabiliteit dan hardwarespecificaties.

JAX en TensorFlow ontvangen eersteklas TPU-ondersteuning. Google ontwikkelt beide frameworks naast TPU-hardware, wat zorgt voor strakke integratie en voortdurende optimalisatie. Organisaties die standaardiseren op JAX vinden dat TPU's optimale prestaties bieden met minimale configuratie.¹³ MaxText biedt open-source, hoogpresterende LLM pre-training en post-training geschreven in pure Python en JAX, wat geoptimaliseerde training demonstreert voor modellen zoals DeepSeek, Qwen en Gemma.

PyTorch/XLA maakt TPU-gebruik vanuit PyTorch mogelijk maar met kanttekeningen. De communityfeedback van oktober 2025 leidde ertoe dat het PyTorch/XLA-team een meer native richting voor PyTorch op TPU voorstelde.¹⁴ De 2.7-release (juli 2025) leverde verbeterde bruikbaarheid, vLLM-boosts en JAX-bridging. JAX blijft echter over het algemeen een volwassener stack die superieure dekking en prestaties biedt voor zijn primitieven op TPU.¹⁵

vLLM TPU-ondersteuning vertegenwoordigt significante vooruitgang. Het unified backend herontwerp ondersteunt zowel PyTorch (via Torchax) als JAX binnen een enkel JAX→XLA lowering pad.¹⁶ SPMD (Single Program, Multi-Data) programmeermodel, native aan XLA, vereenvoudigt ontwikkeling—ontwikkelaars schrijven code voor een enkel massief apparaat terwijl de compiler partitionering afhandelt. Prestaties verbeterden 2-5x vergeleken met prototypes van februari 2025.

Aangepaste kernel-beperkingen beïnvloeden cutting-edge onderzoek. Hoewel XLA brede optimalisatie biedt, kunnen nieuwe algoritmen—nieuwe aandachtsmechanismen, aangepaste padding voor dynamische tensors—de compilercapaciteiten overschrijden.¹⁷ Pallas en Mosaic stack maken hand-getuned kernel-ontwikkeling mogelijk, maar het ecosysteem blijft minder volwassen dan CUDA's uitgebreide bibliotheekcollectie.

Migratiecomplexiteit varieert per startpunt. TensorFlow-workloads porten natuurlijk. PyTorch-migraties vereisen aanpassing aan XLA-semantiek—graafcompilatie, lazy execution en verschillende optimalisatiepatronen. Organisaties met substantiële CUDA-afhankelijke code staan voor aanzienlijke porteerinspanning.

Beschikbaarheid en infrastructuurrealia

Toegangsbeperkingen zijn soms belangrijker dan prestatievergelijkingen.

TPU-beschikbaarheid blijft GCP-exclusief voor cloud deployments. Organisaties die committed zijn aan AWS, Azure of multi-cloud strategieën kunnen niet gemakkelijk TPU's incorporeren.¹⁸ Google Cloud-regio's bepalen waar TPU's kunnen worden gedeployed, met quota's die directe toegang beperken. Alle verzoeken voor TPU v4-quota in us-central2-b vereisen handmatige Google-goedkeuring; er wordt geen standaard quota toegekend.¹⁹

On-premise TPU-deployment staat nog in de kinderschoenen. Google begon on-premise verkoop te verkennen, maar het programma mist de volwassenheid van NVIDIA's gevestigde datacenter-aanwezigheid. Organisaties die air-gapped of volledig gecontroleerde infrastructuur vereisen hebben momenteel beperkte TPU-opties.

TPU pod-scaling maakt enorme configuraties mogelijk—tot 4.096 chips in gecoördineerde systemen. Echter, pod-toegang vereist significante Google Cloud-commitment, potentieel meerjarige overeenkomsten met minimale bestedingsniveaus.²⁰ De economie bevoordeelt schaal maar creëert zorgen over vendor lock-in.

NVIDIA-beschikbaarheid overspant elke grote cloud en on-premise deployment. AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave, Lambda en tientallen kleinere providers bieden H100 en H200 toegang. On-premise aankoop, hoewel duur en met doorlooptijdbeperkingen, volgt gevestigde inkooppatronen.

Prijsmodellen verschillen structureel. TPU-facturering rekent kosten voor gealloceerde resources ongeacht of ze actief worden gebruikt.²¹ Single-device pricing past bij variabele workloads; pod-pricing vereist 1-3 jaar commitments. GKE biedt Flex-start (best-effort allocatie voor maximaal zeven dagen) en Spot VMs (significante kortingen maar 30-seconden preemption waarschuwingen) voor kostenoptimalisatie.

Het besliskader

Evalueer TPU versus GPU-beslissingen over vijf dimensies:

1. Schaal en benutting - Bij kleine teamgroottes hebben GPU-deployments lagere initiële kosten - Op grote enterprise-schaal worden TPU's kosteneffectiever - Hoge benutting (>70%) maximaliseert TPU-voordelen; variabele benutting bevoordeelt pay-per-use GPU-opties

2. Workloadkenmerken - Training-gedomineerde workloads profiteren van TPU v5p-economie - Inferentie-gedomineerde workloads zien maximale TPU-voordelen met v6e - Onderzoek en experimentatie bevoordelen GPU-flexibiliteit - Productiestabiliteit bevoordeelt welk platform ook bewezen trackrecord heeft voor specifieke modelarchitecturen

3. Framework-afstemming - JAX of TensorFlow native: Sterke TPU-fit - PyTorch met standaardoperaties: Haalbaar op beide; GPU's volwassener - PyTorch met uitgebreide CUDA-afhankelijkheden: GPU vereist - Aangepaste kernels of nieuwe architecturen: GPU-flexibiliteit essentieel

4. Strategische beperkingen - GCP-exclusief acceptabel: TPU's beschikbaar - Multi-cloud verplicht: GPU's enige realistische optie - On-premise vereist: GPU's momenteel; TPU on-prem in opkomst - Zorgen over vendor lock-in: GPU's behouden optionaliteit

5. Tijdlijn en risicotolerantie - Bewezen workloads met duidelijke economie: TPU-migratie bij

[Inhoud ingekort voor vertaling]