Google TPU เทียบกับ NVIDIA GPU: กรอบการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐานสำหรับปี 2025

อัปเดต 8 ธันวาคม 2025

อัปเดตธันวาคม 2025: TPU v6e ให้ประสิทธิภาพต่อราคาดีกว่า H100 ถึง 4 เท่าสำหรับงานเฉพาะทาง Anthropic เซ็นสัญญา TPU ครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Google—ชิป Trillium หลายแสนตัว ขยายสู่ 1 ล้านตัวภายในปี 2027 Midjourney ลดต้นทุน inference ได้ 65% หลังย้ายจาก GPU vLLM unified TPU backend ทำประสิทธิภาพดีขึ้น 2-5 เท่า Ironwood (TPU v7) เปิดตัวปี 2025 พร้อมความเร็ว inference เพิ่มขึ้น 4 เท่า ภายในปี 2030 inference จะใช้พลังประมวลผล AI ถึง 75% สร้างตลาดมูลค่า 255 พันล้านดอลลาร์ ซึ่ง TPU มีความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์อย่างโดดเด่น

Anthropic ปิดดีล TPU ครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Google เมื่อเดือนพฤศจิกายน 2025—ผูกพันกับ Trillium TPU หลายแสนตัวในปี 2026 และขยายสู่หนึ่งล้านตัวภายในปี 2027¹ บริษัทที่สร้าง Claude ซึ่งเทรนบนฮาร์ดแวร์ NVIDIA เป็นหลัก สรุปว่า TPU มอบความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์ที่ดีกว่าสำหรับอนาคตที่เน้น inference Midjourney ลดค่าใช้จ่าย inference รายเดือนจาก 2.1 ล้านดอลลาร์เหลือ 700,000 ดอลลาร์ หลังย้ายจากคลัสเตอร์ NVIDIA มาใช้ TPU v6e² สมการที่เคยทำให้ NVIDIA เป็นตัวเลือกที่ชัดเจนได้เปลี่ยนไปแล้ว องค์กรที่วางแผนโครงสร้างพื้นฐาน AI ต้องประเมินตลาดสองแพลตฟอร์มอย่างจริงจัง แทนที่จะเลือก GPU โดยปริยาย กรอบการทำงานนี้ช่วยนำทางการตัดสินใจระหว่าง TPU กับ NVIDIA ตามลักษณะงาน ขนาด และลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์

ภูมิทัศน์ของ accelerator ปี 2025

ตลาด AI accelerator พัฒนาจากการผูกขาดของ NVIDIA สู่การแข่งขันที่แท้จริง การเข้าใจความสามารถปัจจุบันเป็นพื้นฐานสำหรับการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐาน

TPU v6e เป็นผลิตภัณฑ์หลักของ Google ในปัจจุบัน ให้ประสิทธิภาพ 7,344 TFLOPS พร้อม HBM 256GB ในการกำหนดค่า 8 ชิป—เทียบเคียงได้กับระบบ quad-H100 NVL ที่ 6,682 TFLOPS พร้อม 376GB³ Google อ้างว่าประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 4.7 เท่าเมื่อเทียบกับ TPU v5e ผ่านหน่วยคูณเมทริกซ์ที่ใหญ่ขึ้นและความเร็วสัญญาณนาฬิกาที่เพิ่มขึ้น ประสิทธิภาพพลังงานอยู่ที่ TDP 300W เทียบกับ H100 ที่ 700W สร้างข้อได้เปรียบด้านต้นทุนพลังงานอย่างมาก

TPU v5p มุ่งเป้าไปที่งาน training ให้ประสิทธิภาพ 3,672 TFLOPS และหน่วยความจำ 760GB ในการกำหนดค่า 8 ชิป—เทียบเท่าประสิทธิภาพ dual H100 NVL พร้อมความจุหน่วยความจำมหาศาล⁴ v5p ให้การ training LLM เร็วกว่า TPU v4 ถึง 2.8 เท่า พร้อมความคุ้มค่าดีกว่า 2.1 เท่า องค์กรที่เน้น training พิจารณา v5p เพิ่มขึ้นสำหรับการปรับต้นทุนให้เหมาะสม

NVIDIA H100 และ H200 ยังคงเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม พร้อมการสนับสนุน ecosystem ที่กว้างที่สุดและความพร้อมใช้งานบน multi-cloud H100 ให้ประสิทธิภาพ 1,979 TFLOPS ต่อชิปพร้อม HBM 80GB ในขณะที่ H200 ขยายไปถึง 141GB CUDA ecosystem ของ NVIDIA เครื่องมือที่เป็นที่ยอมรับ และการสนับสนุน cloud สากล ยังคงรักษาข้อได้เปรียบสำหรับองค์กรที่ให้ความสำคัญกับความยืดหยุ่น

Ironwood (TPU v7) เปิดตัวในปี 2025 ปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับ inference โดยอ้างว่าปรับปรุงความเร็วได้ 4 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า⁵ การออกแบบที่เน้น inference สะท้อนถึงจุดที่ความต้องการพลังประมวลผล AI กระจุกตัว—ภายในปี 2030 inference จะใช้พลังประมวลผล AI ถึง 75% สร้างตลาดมูลค่า 255 พันล้านดอลลาร์ที่เติบโต 19.2% ต่อปี⁶

เศรษฐศาสตร์ประสิทธิภาพต่อราคาที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจ

กรณีทางเศรษฐศาสตร์สำหรับ TPU แข็งแกร่งขึ้นอย่างมากตลอดปี 2025 เปลี่ยนแปลงการคำนวณโครงสร้างพื้นฐานโดยพื้นฐาน

ประสิทธิภาพต่อราคาแบบดิบ เอื้อต่อ TPU สำหรับงานที่ผ่านเกณฑ์ TPU v6e ให้ประสิทธิภาพต่อดอลลาร์ดีกว่าถึง 4 เท่าเมื่อเทียบกับ NVIDIA H100 สำหรับการ training large language model ระบบแนะนำ และ large-batch inference⁷ ส่วนลดการใช้งานผูกพันของ Google Cloud ดันราคา TPU v6e ต่ำถึง $0.39 ต่อชิป-ชั่วโมง สร้าง unit economics ที่น่าสนใจในขนาดใหญ่

กรณีศึกษาการย้ายระบบ แสดงให้เห็นการประหยัดในโลกจริง:

• Midjourney: ค่าใช้จ่าย inference รายเดือนลดลงจาก 2.1 ล้านดอลลาร์เหลือต่ำกว่า 700,000 ดอลลาร์—ประหยัดได้ 16.8 ล้านดอลลาร์ต่อปี—ในขณะที่รักษาปริมาณผลผลิต⁸
• Waymark: ต้นทุนต่ำกว่า H100 ถึง 4 เท่าสำหรับงาน video generation
• Character.AI: ต้นทุนดีขึ้น 3.8 เท่าสำหรับ conversational AI inference
• Stability AI: ย้าย image generation inference 40% ไปยัง TPU v6 ในไตรมาส 3 ปี 2025
• Cohere: throughput ดีขึ้น 3 เท่าหลังย้ายจาก GPU

สตาร์ทอัพ computer vision ขาย H100 GPU 128 ตัวและย้ายไปใช้ TPU v6e ลดค่า inference รายเดือนจาก 340,000 ดอลลาร์เหลือ 89,000 ดอลลาร์⁹

ประสิทธิภาพพลังงาน เสริมข้อได้เปรียบด้านต้นทุน TPU ใช้พลังงานน้อยกว่า 60-65% เมื่อเทียบกับการกำหนดค่า GPU ที่เทียบเท่าสำหรับงานที่คล้ายกัน¹⁰ สำหรับองค์กรที่มีเป้าหมายความยั่งยืนหรือข้อจำกัดพลังงานของศูนย์ข้อมูล ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพส่งผลกระทบอย่างมากต่อทั้งต้นทุนดำเนินงานและความเป็นไปได้ของสถานที่

แนวคิด "NVIDIA Tax" อธิบายส่วนเพิ่มที่องค์กรจ่ายสำหรับฮาร์ดแวร์ NVIDIA เมื่อเทียบกับทางเลือกอื่น การบูรณาการในแนวตั้งของ Google—เป็นเจ้าของการออกแบบชิป โครงสร้างพื้นฐาน cloud และ software framework—ขจัดกำไรจากบุคคลที่สามที่เพิ่มต้นทุน GPU¹¹ ข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างนี้ช่วยให้กำหนดราคา TPU อย่างก้าวร้าวซึ่งผู้จำหน่ายชิปที่เป็น pure-play ไม่สามารถทำได้

ลักษณะประสิทธิภาพเฉพาะงาน

สถาปัตยกรรม TPU และ GPU ปรับให้เหมาะสมสำหรับรูปแบบงานที่แตกต่างกัน สร้างแนวทางที่ชัดเจนสำหรับกรณีใช้งานเฉพาะ

จุดที่ TPU เก่ง:

• การ training LLM ขนาดใหญ่: TPU pods ที่ขยายได้ถึง 4,096 ชิปให้การ training ที่คุ้มค่าสำหรับ foundation models Google เทรน Gemini บน TPU; ดีลของ Anthropic ส่งสัญญาณทิศทางที่คล้ายกัน
• Inference ปริมาณสูง: Batch inference และการให้บริการผู้ใช้หลายล้านคนได้ประโยชน์จากเศรษฐศาสตร์ TPU ข้อได้เปรียบประสิทธิภาพต่อราคา 4 เท่าเพิ่มสูงสุดในขนาดใหญ่
• ระบบแนะนำ: Google ออกแบบ TPU สำหรับโครงสร้างพื้นฐานแนะนำของตัวเอง; งานเหล่านี้สอดคล้องกับสถาปัตยกรรม TPU อย่างสมบูรณ์แบบ
• Image generation: การย้ายของ Midjourney และ Stability AI แสดงให้เห็นประสิทธิภาพสำหรับ diffusion model inference
• งาน JAX/TensorFlow: การสนับสนุน framework แบบ native ให้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดโดยไม่มี overhead จากการแปลง

จุดที่ NVIDIA GPUs เก่ง:

• การวิจัยและการทดลอง: การสนับสนุนไลบรารีที่กว้างขวางและความยืดหยุ่นของ CUDA ช่วยให้สร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วและสถาปัตยกรรมแปลกใหม่
• สถาปัตยกรรมโมเดลที่กำหนดเอง: เมื่องานต้องการไลบรารีเฉพาะ CUDA, custom kernels, หรือการดำเนินการที่ไม่เป็นมาตรฐาน ความยืดหยุ่นของ GPU เป็นสิ่งจำเป็น
• เวิร์กโฟลว์ PyTorch-native: แม้ PyTorch/XLA จะปรับปรุง แต่การสนับสนุน CUDA แบบ native ยังคงสมบูรณ์กว่า
• โมเดล multi-modal: สถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนที่รวม vision, language และ modalities อื่นมักต้องการความยืดหยุ่นของ GPU
• การ deploy แบบ multi-cloud: องค์กรที่ต้องการความสามารถในการพกพาฮาร์ดแวร์ข้าม AWS, Azure และ on-premise ไม่สามารถพึ่งพา TPU ที่มีเฉพาะบน GCP
• โปรเจกต์ขนาดเล็ก: ต้นทุนเริ่มต้น GPU ที่ต่ำกว่าเอื้อต่อการ deploy ขนาดเล็กที่เศรษฐศาสตร์ขนาดของ TPU ไม่สามารถใช้ได้

การเปรียบเทียบ inference throughput แสดงความแตกต่างที่ละเอียดอ่อน TPU v6e ให้ประมาณ 120 tokens/second ที่ concurrency ต่ำสำหรับ LLaMA 70B ในขณะที่ H100/H200 ทำได้ประมาณ 150 tokens/second¹² TPU ปรับให้เหมาะสมสำหรับ throughput ต่อดอลลาร์มากกว่าความเร็วดิบ—เมตริกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับว่า latency หรือต้นทุนเป็นตัวขับเคลื่อนการตัดสินใจ

ข้อพิจารณาด้าน framework และ ecosystem

การสนับสนุน software ecosystem มักกำหนดความเป็นไปได้ของแพลตฟอร์มมากกว่าข้อมูลจำเพาะของฮาร์ดแวร์

JAX และ TensorFlow ได้รับการสนับสนุน TPU ระดับเฟิร์สคลาส Google พัฒนาทั้งสอง framework ควบคู่กับฮาร์ดแวร์ TPU ทำให้มั่นใจในการบูรณาการที่แน่นหนาและการปรับให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง องค์กรที่มาตรฐานบน JAX พบว่า TPU ให้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดด้วยการกำหนดค่าน้อยที่สุด¹³ MaxText ให้ open-source, high-performance LLM pre-training และ post-training ที่เขียนด้วย Python และ JAX ล้วน แสดงการ training ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับโมเดลเช่น DeepSeek, Qwen และ Gemma

PyTorch/XLA ช่วยให้ใช้ TPU จาก PyTorch ได้แต่มีข้อควรระวัง feedback จากชุมชนเดือนตุลาคม 2025 นำให้ทีม PyTorch/XLA เสนอทิศทางที่ native มากขึ้นสำหรับ PyTorch บน TPU¹⁴ รุ่น 2.7 (กรกฎาคม 2025) มอบการใช้งานที่ดีขึ้น, การเพิ่มประสิทธิภาพ vLLM และการเชื่อมต่อ JAX อย่างไรก็ตาม JAX ยังคงเป็น stack ที่สมบูรณ์กว่าโดยทั่วไปให้ coverage และประสิทธิภาพที่เหนือกว่าสำหรับ primitives บน TPU¹⁵

การสนับสนุน vLLM TPU แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญ การออกแบบ unified backend ใหม่สนับสนุนทั้ง PyTorch (ผ่าน Torchax) และ JAX ภายใน JAX→XLA lowering path เดียว¹⁶ โมเดลการเขียนโปรแกรม SPMD (Single Program, Multi-Data) ที่เป็น native ของ XLA ทำให้การพัฒนาง่ายขึ้น—นักพัฒนาเขียนโค้ดสำหรับอุปกรณ์ขนาดใหญ่เครื่องเดียวในขณะที่ compiler จัดการการแบ่งพาร์ติชัน ประสิทธิภาพดีขึ้น 2-5 เท่าเมื่อเทียบกับต้นแบบเดือนกุมภาพันธ์ 2025

ข้อจำกัดของ custom kernel ส่งผลกระทบต่อการวิจัยล้ำสมัย ในขณะที่ XLA ให้การปรับให้เหมาะสมอย่างกว้างขวาง อัลกอริทึมใหม่—กลไก attention ใหม่, custom padding สำหรับ dynamic tensors—อาจเกินความสามารถของ compiler¹⁷ Pallas และ Mosaic stack ช่วยให้พัฒนา kernel ที่ปรับแต่งด้วยมือได้ แต่ ecosystem ยังไม่สมบูรณ์เท่าคอลเลกชันไลบรารีที่กว้างขวางของ CUDA

ความซับซ้อนในการย้ายระบบ แตกต่างกันตามจุดเริ่มต้น งาน TensorFlow ย้ายได้โดยธรรมชาติ การย้าย PyTorch ต้องปรับตัวกับ semantics ของ XLA—graph compilation, lazy execution และรูปแบบการปรับให้เหมาะสมที่แตกต่างกัน องค์กรที่มีโค้ดที่พึ่งพา CUDA อย่างมากเผชิญกับความพยายามในการ port ที่สำคัญ

ความพร้อมใช้งานและความเป็นจริงของโครงสร้างพื้นฐาน

ข้อจำกัดในการเข้าถึงบางครั้งสำคัญกว่าการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ

ความพร้อมใช้งาน TPU ยังคงเป็นเฉพาะ GCP สำหรับการ deploy บน cloud องค์กรที่ผูกพันกับ AWS, Azure หรือกลยุทธ์ multi-cloud ไม่สามารถรวม TPU ได้ง่าย¹⁸ regions ของ Google Cloud กำหนดว่า TPU สามารถ deploy ที่ไหน โดยมี quotas จำกัดการเข้าถึงทันที คำขอทั้งหมดสำหรับ quota TPU v4 ใน us-central2-b ต้องได้รับการอนุมัติจาก Google ด้วยตนเอง; ไม่มี quota เริ่มต้นที่ให้¹⁹

การ deploy TPU แบบ on-premise ยังเพิ่งเริ่มต้น Google เริ่มสำรวจการขายแบบ on-premise แต่โปรแกรมยังไม่สมบูรณ์เท่ากับการมีอยู่ในศูนย์ข้อมูลที่เป็นที่ยอมรับของ NVIDIA องค์กรที่ต้องการโครงสร้างพื้นฐานแบบ air-gapped หรือควบคุมเต็มที่ปัจจุบันมีตัวเลือก TPU จำกัด

การขยาย TPU pod ช่วยให้กำหนดค่าขนาดใหญ่ได้—สูงสุด 4,096 ชิปในระบบที่ประสานกัน อย่างไรก็ตาม การเข้าถึง pod ต้องการความมุ่งมั่นกับ Google Cloud อย่างมาก อาจเป็นข้อตกลงหลายปีพร้อมระดับการใช้จ่ายขั้นต่ำ²⁰ เศรษฐศาสตร์เอื้อต่อขนาดแต่สร้างความกังวลเรื่อง vendor lock-in

ความพร้อมใช้งาน NVIDIA ครอบคลุมทุก cloud หลักและการ deploy แบบ on-premise AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave, Lambda และผู้ให้บริการขนาดเล็กอีกหลายสิบรายเสนอการเข้าถึง H100 และ H200 การซื้อแบบ on-premise แม้จะแพงและมีข้อจำกัดด้าน lead-time แต่เป็นไปตามรูปแบบการจัดซื้อที่เป็นที่ยอมรับ

รูปแบบราคา แตกต่างกันในโครงสร้าง การเรียกเก็บเงิน TPU เรียกเก็บสำหรับทรัพยากรที่จัดสรรไม่ว่าจะใช้งานอยู่หรือไม่²¹ ราคาอุปกรณ์เดียวเหมาะกับงานที่มีความแปรปรวน; ราคา pod ต้องการความมุ่งมั่น 1-3 ปี GKE เสนอ Flex-start (การจัดสรรแบบ best-effort สูงสุดเจ็ดวัน) และ Spot VMs (ส่วนลดมากแต่มีการแจ้งเตือน preemption 30 วินาที) สำหรับการปรับต้นทุนให้เหมาะสม

กรอบการตัดสินใจ

ประเมินการตัดสินใจ TPU เทียบกับ GPU ใน 5 มิติ:

1. ขนาดและการใช้งาน - ที่ขนาดทีมเล็ก การ deploy GPU มีต้นทุนเริ่มต้นต่ำกว่า - ที่ขนาดองค์กรใหญ่ TPU คุ้มค่ากว่า - การใช้งานสูง (>70%) เพิ่มข้อได้เปรียบ TPU ให้สูงสุด; การใช้งานที่แปรปรวนเอื้อต่อตัวเลือก GPU แบบจ่ายตามการใช้งาน

2. ลักษณะงาน - งานที่เน้น training ได้ประโยชน์จากเศรษฐศาสตร์ TPU v5p - งานที่เน้น inference ได้ข้อได้เปรียบ TPU สูงสุดกับ v6e - การวิจัยและการทดลองเอื้อต่อความยืดหยุ่นของ GPU - ความเสถียรในการผลิตเอื้อต่อแพลตฟอร์มใดก็ตามที่มีประวัติที่พิสูจน์แล้วสำหรับสถาปัตยกรรมโมเดลเฉพาะ

3. ความสอดคล้องของ framework - JAX หรือ TensorFlow native: เหมาะกับ TPU อย่างมาก - PyTorch กับการดำเนินการมาตรฐาน: ใช้ได้ทั้งคู่; GPUs สมบูรณ์กว่า - PyTorch ที่พึ่งพา CUDA อย่างมาก: ต้องใช้ GPU - Custom kernels หรือสถาปัตยกรรมแปลกใหม่: ความยืดหยุ่นของ GPU จำเป็น

4. ข้อจำกัดเชิงกลยุทธ์ - ยอมรับได้เฉพาะ GCP: TPU พร้อมใช้งาน - Multi-cloud บังคับ: GPUs เป็นตัวเลือกเดียวที่เป็นจริง - ต้องการ on-premise: GPUs ปัจจุบัน; TPU on-prem กำลังมา - กังวลเรื่อง vendor lock-in: GPUs รักษาทางเลือก

5. ไทม์ไลน์และความทนทานต่อความเสี่ยง - งานที่พิสูจน์แล้วพร้อมเศรษฐศาสตร์ที่ชัดเจน: การย้ายไป TPU ที่

[เนื้อหาถูกตัดสำหรับการแปล]