Google TPU vs NVIDIA GPU: Um Framework de Decisão de Infraestrutura para 2025

Atualizado em 8 de dezembro de 2025

Atualização de dezembro de 2025: TPU v6e entregando 4x melhor relação preço-desempenho que H100 para cargas de trabalho específicas. Anthropic assinou o maior acordo de TPU da história do Google—centenas de milhares de chips Trillium escalando para 1 milhão até 2027. Midjourney reduziu custos de inferência em 65% migrando de GPUs. Backend unificado vLLM para TPU alcançando melhorias de desempenho de 2-5x. Ironwood (TPU v7) lançando em 2025 com aumento de 4x na velocidade de inferência. Até 2030, inferência consumindo 75% do compute de IA cria mercado de $255 bilhões onde a economia do TPU brilha.

Anthropic fechou o maior acordo de TPU da história do Google em novembro de 2025—comprometendo-se com centenas de milhares de TPUs Trillium em 2026, escalando para um milhão até 2027.¹ A empresa que construiu o Claude, treinado principalmente em hardware NVIDIA, concluiu que TPUs oferecem economia superior para seu futuro dominado por inferência. Midjourney reduziu gastos mensais com inferência de $2,1 milhões para $700.000 após migrar de clusters NVIDIA para TPU v6e.² A matemática que antes tornava NVIDIA a escolha óbvia mudou. Organizações planejando infraestrutura de IA agora devem avaliar um mercado genuíno de duas plataformas em vez de optar por GPUs por padrão. Este framework ajuda a navegar a decisão TPU versus NVIDIA com base em características de carga de trabalho, escala e prioridades estratégicas.

O cenário de aceleradores em 2025

O mercado de aceleradores de IA evoluiu de monopólio NVIDIA para competição genuína. Entender as capacidades atuais fornece a base para decisões de infraestrutura.

TPU v6e representa a oferta de produção atual do Google, entregando 7.344 TFLOPS com 256GB HBM em uma configuração de 8 chips—rivalizando de perto um sistema quad-H100 NVL com 6.682 TFLOPS e 376GB.³ Google afirma aumento de desempenho de 4,7x em relação ao TPU v5e através de unidades de multiplicação de matrizes maiores e velocidades de clock aumentadas. A eficiência energética é de 300W TDP versus 700W do H100, criando vantagens substanciais de custo de energia.

TPU v5p visa cargas de trabalho de treinamento, oferecendo 3.672 TFLOPS e 760GB de memória em configurações de 8 chips—igualando o desempenho de dois H100 NVL com capacidade massiva de memória.⁴ O v5p entrega treinamento de LLM 2,8x mais rápido que TPU v4 com 2,1x melhor custo-benefício. Organizações focadas em treinamento consideram cada vez mais o v5p para otimização de custos.

NVIDIA H100 e H200 permanecem o padrão da indústria, com o suporte de ecossistema mais amplo e disponibilidade multi-cloud. O H100 entrega 1.979 TFLOPS por chip com 80GB HBM, enquanto o H200 estende para 141GB. O ecossistema CUDA da NVIDIA, ferramentas estabelecidas e suporte universal em nuvem mantêm vantagens para organizações que priorizam flexibilidade.

Ironwood (TPU v7) lança em 2025, otimizando especificamente para inferência com melhorias de velocidade de 4x em relação às gerações anteriores.⁵ O design focado em inferência reflete onde a demanda de compute de IA se concentra—até 2030, inferência consumirá 75% do compute de IA, criando um mercado de $255 bilhões crescendo 19,2% anualmente.⁶

Economia de preço-desempenho que impulsiona decisões

O caso econômico para TPUs fortaleceu-se dramaticamente ao longo de 2025, mudando fundamentalmente os cálculos de infraestrutura.

Relação preço-desempenho bruta favorece TPUs para cargas de trabalho qualificadas. TPU v6e oferece até 4x melhor desempenho por dólar comparado ao NVIDIA H100 para treinamento de grandes modelos de linguagem, sistemas de recomendação e inferência em grande lote.⁷ Descontos de uso comprometido do Google Cloud empurram o preço do TPU v6e para tão baixo quanto $0,39 por chip-hora, criando economia unitária atraente em escala.

Estudos de caso de migração demonstram economias reais:

• Midjourney: Gasto mensal com inferência caiu de $2,1 milhões para menos de $700.000—$16,8 milhões de economia anualizada—mantendo o volume de saída⁸
• Waymark: Custo 4x menor que H100 para cargas de trabalho de geração de vídeo
• Character.AI: Melhoria de custo de 3,8x em inferência de IA conversacional
• Stability AI: Moveu 40% da inferência de geração de imagens para TPU v6 no Q3 2025
• Cohere: Melhorias de throughput de 3x após migração de GPU

Uma startup de visão computacional vendeu 128 GPUs H100 e reimplantou em TPU v6e, reduzindo contas mensais de inferência de $340.000 para $89.000.⁹

Eficiência energética compõe as vantagens de custo. TPUs consomem 60-65% menos energia que configurações GPU equivalentes para cargas de trabalho similares.¹⁰ Para organizações com metas de sustentabilidade ou restrições de energia em data centers, a diferença de eficiência impacta materialmente tanto os custos operacionais quanto a viabilidade das instalações.

O conceito de "Taxa NVIDIA" descreve o prêmio que organizações pagam por hardware NVIDIA em relação às alternativas. A integração vertical do Google—possuindo design de chip, infraestrutura de nuvem e frameworks de software—elimina margens de terceiros que aumentam os custos de GPU.¹¹ Essa vantagem estrutural permite precificação agressiva de TPU que fornecedores de chips puros não conseguem igualar.

Características de desempenho específicas por carga de trabalho

As arquiteturas TPU e GPU otimizam para diferentes padrões de carga de trabalho, criando orientação clara para casos de uso específicos.

Onde TPUs se destacam:

• Treinamento de LLM em larga escala: Pods TPU escalando para 4.096 chips entregam treinamento custo-efetivo para modelos de fundação. Google treina Gemini em TPUs; o acordo da Anthropic sinaliza direção similar.
• Inferência de alto volume: Inferência em lote e servindo milhões de usuários se beneficia da economia TPU. A vantagem de 4x em preço-desempenho maximiza em escala.
• Sistemas de recomendação: Google projetou TPUs para sua própria infraestrutura de recomendação; essas cargas de trabalho alinham-se perfeitamente com a arquitetura TPU.
• Geração de imagens: As migrações de Midjourney e Stability AI demonstram eficácia para inferência de modelos de difusão.
• Cargas de trabalho JAX/TensorFlow: Suporte nativo de framework entrega desempenho ótimo sem overhead de tradução.

Onde GPUs NVIDIA se destacam:

• Pesquisa e experimentação: Amplo suporte de bibliotecas e flexibilidade CUDA permitem prototipagem rápida e arquiteturas novas.
• Arquiteturas de modelos customizados: Quando cargas de trabalho requerem bibliotecas específicas de CUDA, kernels customizados ou operações não-padrão, a flexibilidade GPU prova-se essencial.
• Fluxos de trabalho nativos PyTorch: Apesar das melhorias PyTorch/XLA, o suporte nativo CUDA permanece mais maduro.
• Modelos multi-modais: Arquiteturas complexas combinando visão, linguagem e outras modalidades frequentemente requerem flexibilidade GPU.
• Implantações multi-cloud: Organizações que requerem portabilidade de hardware entre AWS, Azure e on-premise não podem depender de TPUs exclusivos do GCP.
• Projetos de pequena escala: Custos iniciais mais baixos de GPU favorecem implantações menores onde a economia de escala TPU não se aplica.

Comparação de throughput de inferência mostra diferenças nuanceadas. TPU v6e entrega aproximadamente 120 tokens/segundo em baixa concorrência para LLaMA 70B, enquanto H100/H200 alcança aproximadamente 150 tokens/segundo.¹² TPUs otimizam para throughput por dólar em vez de velocidade bruta—a métrica correta depende se latência ou custo impulsiona as decisões.

Considerações de framework e ecossistema

O suporte do ecossistema de software frequentemente determina a viabilidade da plataforma mais do que especificações de hardware.

JAX e TensorFlow recebem suporte TPU de primeira classe. Google desenvolve ambos os frameworks junto com o hardware TPU, garantindo integração estreita e otimização contínua. Organizações padronizando em JAX encontram TPUs oferecendo desempenho ótimo com configuração mínima.¹³ MaxText fornece pré-treinamento e pós-treinamento de LLM de código aberto e alto desempenho escrito em Python puro e JAX, demonstrando treinamento otimizado para modelos como DeepSeek, Qwen e Gemma.

PyTorch/XLA permite uso de TPU a partir do PyTorch, mas com ressalvas. O feedback da comunidade em outubro de 2025 levou a equipe PyTorch/XLA a propor uma direção mais nativa para PyTorch em TPU.¹⁴ O lançamento 2.7 (julho de 2025) entregou usabilidade melhorada, impulsos vLLM e ponte JAX. No entanto, JAX permanece uma stack mais madura geralmente oferecendo cobertura e desempenho superiores para seus primitivos em TPU.¹⁵

Suporte vLLM para TPU representa progresso significativo. O redesign de backend unificado suporta tanto PyTorch (via Torchax) quanto JAX dentro de um único caminho de lowering JAX→XLA.¹⁶ O modelo de programação SPMD (Single Program, Multi-Data), nativo do XLA, simplifica o desenvolvimento—desenvolvedores escrevem código para um único dispositivo massivo enquanto o compilador lida com o particionamento. O desempenho melhorou 2-5x comparado aos protótipos de fevereiro de 2025.

Limitações de kernels customizados afetam pesquisa de ponta. Enquanto XLA fornece ampla otimização, algoritmos novos—novos mecanismos de atenção, padding customizado para tensores dinâmicos—podem exceder as capacidades do compilador.¹⁷ Pallas e a stack Mosaic permitem desenvolvimento de kernel ajustado manualmente, mas o ecossistema permanece menos maduro que a extensa coleção de bibliotecas do CUDA.

Complexidade de migração varia por ponto de partida. Cargas de trabalho TensorFlow portam naturalmente. Migrações PyTorch requerem adaptação às semânticas XLA—compilação de grafos, execução lazy e padrões de otimização diferentes. Organizações com código substancial dependente de CUDA enfrentam esforço significativo de portabilidade.

Realidades de disponibilidade e infraestrutura

Restrições de acesso às vezes importam mais do que comparações de desempenho.

Disponibilidade de TPU permanece exclusiva do GCP para implantações em nuvem. Organizações comprometidas com AWS, Azure ou estratégias multi-cloud não podem incorporar TPUs facilmente.¹⁸ As regiões do Google Cloud determinam onde TPUs podem ser implantados, com cotas limitando acesso imediato. Todas as solicitações de cota TPU v4 em us-central2-b requerem aprovação manual do Google; nenhuma cota padrão é concedida.¹⁹

Implantação de TPU on-premise é nascente. Google começou a explorar vendas on-premise, mas o programa carece da maturidade da presença estabelecida de data center da NVIDIA. Organizações que requerem infraestrutura air-gapped ou totalmente controlada atualmente têm opções limitadas de TPU.

Escalabilidade de pod TPU permite configurações massivas—até 4.096 chips em sistemas coordenados. No entanto, acesso a pods demanda compromisso significativo com Google Cloud, potencialmente acordos de vários anos com níveis mínimos de gasto.²⁰ A economia favorece escala mas cria preocupações de lock-in de fornecedor.

Disponibilidade NVIDIA abrange todas as principais nuvens e implantações on-premise. AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave, Lambda e dezenas de provedores menores oferecem acesso a H100 e H200. Compra on-premise, embora cara e com restrições de prazo de entrega, segue padrões de aquisição estabelecidos.

Modelos de precificação diferem estruturalmente. Cobrança de TPU cobra por recursos alocados estejam eles sendo usados ativamente ou não.²¹ Precificação de dispositivo único atende cargas de trabalho variáveis; precificação de pod requer compromissos de 1-3 anos. GKE oferece Flex-start (alocação best-effort por até sete dias) e Spot VMs (descontos significativos mas avisos de preempção de 30 segundos) para otimização de custos.

O framework de decisão

Avalie decisões TPU versus GPU em cinco dimensões:

1. Escala e utilização - Em tamanhos pequenos de equipe, implantações GPU têm custos iniciais mais baixos - Em escala empresarial grande, TPUs tornam-se mais custo-efetivos - Alta utilização (>70%) maximiza vantagens TPU; utilização variável favorece opções GPU pay-per-use

2. Características da carga de trabalho - Cargas de trabalho dominadas por treinamento se beneficiam da economia TPU v5p - Cargas de trabalho dominadas por inferência veem máximas vantagens TPU com v6e - Pesquisa e experimentação favorecem flexibilidade GPU - Estabilidade de produção favorece qualquer plataforma que tenha histórico comprovado para arquiteturas de modelo específicas

3. Alinhamento de framework - JAX ou TensorFlow nativo: Forte fit com TPU - PyTorch com operações padrão: Viável em ambos; GPUs mais maduras - PyTorch com extensas dependências CUDA: GPU requerido - Kernels customizados ou arquiteturas novas: Flexibilidade GPU essencial

4. Restrições estratégicas - GCP-exclusivo aceitável: TPUs disponíveis - Multi-cloud mandatório: GPUs única opção realista - On-premise requerido: GPUs atualmente; TPU on-prem emergente - Preocupações com lock-in de fornecedor: GPUs preservam opcionalidade

5. Linha do tempo e tolerância a risco - Cargas de trabalho comprovadas com economia clara: Migração TPU em

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