Google TPU проти NVIDIA GPU: Структура прийняття інфраструктурних рішень на 2025 рік

Оновлено 8 грудня 2025 року

Оновлення за грудень 2025 року: TPU v6e забезпечує в 4 рази кращу продуктивність на долар порівняно з H100 для певних навантажень. Anthropic підписала найбільшу угоду на TPU в історії Google — сотні тисяч чіпів Trillium з масштабуванням до 1 мільйона до 2027 року. Midjourney знизила витрати на інференс на 65% після міграції з GPU. Уніфікований бекенд vLLM для TPU досяг покращення продуктивності в 2-5 разів. Ironwood (TPU v7) виходить у 2025 році з 4-кратним прискоренням інференсу. До 2030 року інференс споживатиме 75% обчислювальних потужностей ШІ, створюючи ринок на $255 мільярдів, де економіка TPU сяятиме.

Anthropic закрила найбільшу угоду на TPU в історії Google у листопаді 2025 року — зобов'язавшись використовувати сотні тисяч TPU Trillium у 2026 році з масштабуванням до одного мільйона до 2027 року.¹ Компанія, яка створила Claude і навчала його переважно на обладнанні NVIDIA, дійшла висновку, що TPU пропонують кращу економіку для їхнього майбутнього, де домінує інференс. Midjourney знизила щомісячні витрати на інференс з $2,1 мільйона до $700 000 після міграції з кластерів NVIDIA на TPU v6e.² Математика, яка колись робила NVIDIA очевидним вибором, змінилася. Організації, що планують інфраструктуру ШІ, тепер мають оцінювати справжній двоплатформний ринок замість того, щоб за замовчуванням обирати GPU. Ця структура допоможе зорієнтуватися у виборі між TPU та NVIDIA на основі характеристик навантаження, масштабу та стратегічних пріоритетів.

Ландшафт прискорювачів 2025 року

Ринок прискорювачів ШІ еволюціонував від монополії NVIDIA до справжньої конкуренції. Розуміння поточних можливостей закладає основу для інфраструктурних рішень.

TPU v6e представляє поточну виробничу пропозицію Google, забезпечуючи 7 344 TFLOPS з 256 ГБ HBM у конфігурації з 8 чіпів — що майже дорівнює системі з чотирьох H100 NVL із 6 682 TFLOPS та 376 ГБ.³ Google заявляє про 4,7-кратне збільшення продуктивності порівняно з TPU v5e завдяки більшим блокам матричного множення та підвищеній тактовій частоті. Енергоефективність становить 300 Вт TDP проти 700 Вт у H100, створюючи суттєві переваги в енерговитратах.

TPU v5p орієнтований на навантаження навчання, пропонуючи 3 672 TFLOPS і 760 ГБ пам'яті в конфігураціях з 8 чіпів — що відповідає продуктивності двох H100 NVL з масивним обсягом пам'яті.⁴ V5p забезпечує в 2,8 рази швидше навчання LLM порівняно з TPU v4 при 2,1 рази кращому співвідношенні ціна-якість. Організації, орієнтовані на навчання, дедалі частіше розглядають v5p для оптимізації витрат.

NVIDIA H100 та H200 залишаються галузевим стандартом з найширшою підтримкою екосистеми та доступністю в багатьох хмарах. H100 забезпечує 1 979 TFLOPS на чіп з 80 ГБ HBM, тоді як H200 розширює до 141 ГБ. Екосистема CUDA, усталені інструменти та універсальна хмарна підтримка NVIDIA зберігають переваги для організацій, що пріоритезують гнучкість.

Ironwood (TPU v7) виходить у 2025 році, оптимізований спеціально для інференсу із заявленим 4-кратним покращенням швидкості порівняно з попередніми поколіннями.⁵ Дизайн, орієнтований на інференс, відображає, де концентрується попит на обчислення ШІ — до 2030 року інференс споживатиме 75% обчислень ШІ, створюючи ринок на $255 мільярдів зі щорічним зростанням 19,2%.⁶

Економіка співвідношення ціни та продуктивності, що визначає рішення

Економічне обґрунтування TPU значно посилилось протягом 2025 року, фундаментально змінивши інфраструктурні розрахунки.

Чисте співвідношення ціни та продуктивності віддає перевагу TPU для відповідних навантажень. TPU v6e пропонує до 4 разів кращу продуктивність на долар порівняно з NVIDIA H100 для навчання великих мовних моделей, рекомендаційних систем та інференсу великих пакетів.⁷ Знижки Google Cloud за зобов'язане використання знижують ціну TPU v6e до $0,39 за чіп-годину, створюючи переконливу одиничну економіку при масштабуванні.

Кейси міграції демонструють реальну економію:

• Midjourney: Щомісячні витрати на інференс знизились з $2,1 мільйона до менш ніж $700 000 — $16,8 мільйона річної економії — при збереженні обсягу виробництва⁸
• Waymark: В 4 рази нижча вартість порівняно з H100 для навантажень генерації відео
• Character.AI: Покращення вартості в 3,8 рази на інференсі розмовного ШІ
• Stability AI: Перенесла 40% інференсу генерації зображень на TPU v6 у Q3 2025
• Cohere: Покращення пропускної здатності в 3 рази після міграції з GPU

Стартап комп'ютерного зору продав 128 GPU H100 і переніс роботу на TPU v6e, знизивши щомісячні рахунки за інференс з $340 000 до $89 000.⁹

Енергоефективність примножує переваги у витратах. TPU споживають на 60-65% менше енергії, ніж еквівалентні конфігурації GPU для подібних навантажень.¹⁰ Для організацій з цілями сталого розвитку або обмеженнями потужності дата-центрів різниця в ефективності суттєво впливає як на операційні витрати, так і на технічну здійсненність об'єктів.

Концепція "податку NVIDIA" описує премію, яку організації платять за обладнання NVIDIA порівняно з альтернативами. Вертикальна інтеграція Google — власний дизайн чіпів, хмарна інфраструктура та програмні фреймворки — усуває маржі третіх сторін, які збільшують вартість GPU.¹¹ Ця структурна перевага дозволяє агресивне ціноутворення TPU, якого постачальники, що спеціалізуються лише на чіпах, не можуть досягти.

Характеристики продуктивності для конкретних навантажень

Архітектури TPU та GPU оптимізовані для різних патернів навантажень, створюючи чіткі рекомендації для конкретних випадків використання.

Де TPU перевершують:

• Масштабне навчання LLM: TPU-поди, що масштабуються до 4 096 чіпів, забезпечують економічно ефективне навчання базових моделей. Google навчає Gemini на TPU; угода Anthropic сигналізує про подібний напрямок.
• Високонавантажений інференс: Пакетний інференс та обслуговування мільйонів користувачів виграє від економіки TPU. 4-кратна перевага ціни та продуктивності максимізується при масштабуванні.
• Рекомендаційні системи: Google розробляв TPU для власної рекомендаційної інфраструктури; ці навантаження ідеально відповідають архітектурі TPU.
• Генерація зображень: Міграції Midjourney та Stability AI демонструють ефективність для інференсу дифузійних моделей.
• Навантаження JAX/TensorFlow: Нативна підтримка фреймворків забезпечує оптимальну продуктивність без накладних витрат на трансляцію.

Де GPU NVIDIA перевершують:

• Дослідження та експерименти: Широка підтримка бібліотек та гнучкість CUDA дозволяють швидке прототипування та нові архітектури.
• Кастомні архітектури моделей: Коли навантаження вимагають CUDA-специфічних бібліотек, кастомних ядер або нестандартних операцій, гнучкість GPU виявляється критичною.
• PyTorch-нативні робочі процеси: Незважаючи на покращення PyTorch/XLA, нативна підтримка CUDA залишається більш зрілою.
• Мультимодальні моделі: Складні архітектури, що поєднують зір, мову та інші модальності, часто вимагають гнучкості GPU.
• Мультихмарні розгортання: Організації, які потребують портативності обладнання між AWS, Azure та локальними серверами, не можуть покладатися на TPU, доступні лише в GCP.
• Малі проєкти: Нижчі початкові витрати на GPU підходять для менших розгортань, де економіка масштабу TPU не застосовується.

Порівняння пропускної здатності інференсу показує нюансовані відмінності. TPU v6e забезпечує приблизно 120 токенів/секунду при низькому паралелізмі для LLaMA 70B, тоді як H100/H200 досягає приблизно 150 токенів/секунду.¹² TPU оптимізовані для пропускної здатності на долар, а не для чистої швидкості — правильна метрика залежить від того, що визначає рішення: затримка чи вартість.

Міркування щодо фреймворків та екосистеми

Підтримка програмної екосистеми часто визначає життєздатність платформи більше, ніж апаратні специфікації.

JAX і TensorFlow отримують першокласну підтримку TPU. Google розробляє обидва фреймворки паралельно з апаратним забезпеченням TPU, забезпечуючи тісну інтеграцію та постійну оптимізацію. Організації, що стандартизуються на JAX, виявляють, що TPU пропонують оптимальну продуктивність з мінімальною конфігурацією.¹³ MaxText надає високопродуктивне попереднє та пост-навчання LLM з відкритим кодом, написане на чистому Python та JAX, демонструючи оптимізоване навчання для моделей на кшталт DeepSeek, Qwen та Gemma.

PyTorch/XLA дозволяє використовувати TPU з PyTorch, але з застереженнями. Зворотний зв'язок спільноти у жовтні 2025 року спонукав команду PyTorch/XLA запропонувати більш нативний напрямок для PyTorch на TPU.¹⁴ Реліз 2.7 (липень 2025 року) забезпечив покращену зручність використання, прискорення vLLM та інтеграцію з JAX. Однак JAX залишається більш зрілим стеком, загалом пропонуючи кращу підтримку та продуктивність для своїх примітивів на TPU.¹⁵

Підтримка vLLM для TPU представляє значний прогрес. Редизайн уніфікованого бекенду підтримує як PyTorch (через Torchax), так і JAX у єдиному шляху зниження JAX→XLA.¹⁶ Модель програмування SPMD (Single Program, Multi-Data), нативна для XLA, спрощує розробку — розробники пишуть код для одного масивного пристрою, поки компілятор обробляє розподіл. Продуктивність покращилась у 2-5 разів порівняно з прототипами лютого 2025 року.

Обмеження кастомних ядер впливають на передові дослідження. Хоча XLA забезпечує широку оптимізацію, нові алгоритми — нові механізми уваги, кастомний padding для динамічних тензорів — можуть перевищувати можливості компілятора.¹⁷ Pallas та стек Mosaic дозволяють розробку тонко налаштованих ядер, але екосистема залишається менш зрілою, ніж обширна колекція бібліотек CUDA.

Складність міграції варіюється залежно від початкової точки. Навантаження TensorFlow портуються природно. Міграції PyTorch вимагають адаптації до семантики XLA — компіляції графів, лінивого виконання та різних патернів оптимізації. Організації зі значним CUDA-залежним кодом стикаються із суттєвими зусиллями портування.

Реалії доступності та інфраструктури

Обмеження доступу іноді важливіші за порівняння продуктивності.

Доступність TPU залишається ексклюзивною для GCP для хмарних розгортань. Організації, прив'язані до AWS, Azure або мультихмарних стратегій, не можуть легко інкорпорувати TPU.¹⁸ Регіони Google Cloud визначають, де можна розгортати TPU, з квотами, що обмежують негайний доступ. Усі запити на квоту TPU v4 у us-central2-b вимагають ручного схвалення Google; квота за замовчуванням не надається.¹⁹

Локальне розгортання TPU знаходиться на початковій стадії. Google почав досліджувати продажі для локальних серверів, але програма не має зрілості усталеної присутності NVIDIA в дата-центрах. Організації, яким потрібна ізольована або повністю контрольована інфраструктура, наразі мають обмежені варіанти TPU.

Масштабування TPU-подів дозволяє масивні конфігурації — до 4 096 чіпів у координованих системах. Однак доступ до подів вимагає значних зобов'язань перед Google Cloud, потенційно багаторічних угод з мінімальними рівнями витрат.²⁰ Економіка віддає перевагу масштабу, але створює занепокоєння щодо прив'язки до постачальника.

Доступність NVIDIA охоплює кожну велику хмару та локальні розгортання. AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave, Lambda та десятки менших провайдерів пропонують доступ до H100 та H200. Локальні закупівлі, хоча дорогі та з обмеженнями за часом очікування, слідують усталеним патернам закупівель.

Моделі ціноутворення структурно відрізняються. Білінг TPU стягує плату за виділені ресурси незалежно від їх активного використання.²¹ Ціноутворення для одного пристрою підходить для змінних навантажень; ціноутворення подів вимагає зобов'язань на 1-3 роки. GKE пропонує Flex-start (розподіл за принципом найкращих зусиль до семи днів) та Spot VM (значні знижки, але 30-секундні попередження про витіснення) для оптимізації витрат.

Структура прийняття рішень

Оцінюйте рішення TPU проти GPU за п'ятьма вимірами:

1. Масштаб та утилізація - При малих розмірах команд розгортання GPU мають нижчі початкові витрати - При великому корпоративному масштабі TPU стають більш економічно ефективними - Висока утилізація (>70%) максимізує переваги TPU; змінна утилізація віддає перевагу варіантам GPU з оплатою за використання

2. Характеристики навантаження - Навантаження з домінуванням навчання виграють від економіки TPU v5p - Навантаження з домінуванням інференсу бачать максимальні переваги TPU з v6e - Дослідження та експерименти віддають перевагу гнучкості GPU - Стабільність виробництва віддає перевагу тій платформі, яка має доведену репутацію для конкретних архітектур моделей

3. Відповідність фреймворку - JAX або TensorFlow нативно: Сильна відповідність TPU - PyTorch зі стандартними операціями: Життєздатно на обох; GPU більш зрілі - PyTorch з обширними CUDA-залежностями: Потрібен GPU - Кастомні ядра або нові архітектури: Гнучкість GPU критична

4. Стратегічні обмеження - Ексклюзивність GCP прийнятна: TPU доступні - Мультихмара обов'язкова: Лише GPU є реалістичним варіантом - Потрібні локальні сервери: GPU наразі; локальні TPU з'являються - Занепокоєння щодо прив'язки до постачальника: GPU зберігають варіативність

5. Часові рамки та толерантність до ризику - Перевірені навантаження з чіткою економікою: Міграція на TPU при

[Контент скорочено для перекладу]