Google TPU vs NVIDIA GPU: Khung Quyết Định Hạ Tầng cho năm 2025

Cập nhật ngày 8 tháng 12 năm 2025

Cập nhật tháng 12 năm 2025: TPU v6e mang lại hiệu suất giá tốt hơn 4 lần so với H100 cho các khối lượng công việc cụ thể. Anthropic ký thỏa thuận TPU lớn nhất trong lịch sử Google—hàng trăm nghìn chip Trillium mở rộng lên 1 triệu vào năm 2027. Midjourney giảm 65% chi phí suy luận sau khi chuyển từ GPU. Backend TPU hợp nhất của vLLM đạt cải thiện hiệu suất 2-5 lần. Ironwood (TPU v7) ra mắt năm 2025 với tốc độ suy luận tăng 4 lần. Đến năm 2030, suy luận tiêu thụ 75% năng lực tính toán AI tạo ra thị trường 255 tỷ đô la nơi kinh tế TPU tỏa sáng.

Anthropic đã hoàn tất thỏa thuận TPU lớn nhất trong lịch sử Google vào tháng 11 năm 2025—cam kết sử dụng hàng trăm nghìn TPU Trillium vào năm 2026, mở rộng lên một triệu vào năm 2027.¹ Công ty đã xây dựng Claude, được huấn luyện chủ yếu trên phần cứng NVIDIA, kết luận rằng TPU mang lại kinh tế học vượt trội cho tương lai tập trung vào suy luận của họ. Midjourney giảm chi tiêu suy luận hàng tháng từ 2,1 triệu đô la xuống 700.000 đô la sau khi chuyển từ các cụm NVIDIA sang TPU v6e.² Phép tính từng khiến NVIDIA trở thành lựa chọn hiển nhiên đã thay đổi. Các tổ chức lập kế hoạch hạ tầng AI giờ đây phải đánh giá một thị trường hai nền tảng thực sự thay vì mặc định chọn GPU. Khung này giúp điều hướng quyết định TPU so với NVIDIA dựa trên đặc điểm khối lượng công việc, quy mô và ưu tiên chiến lược.

Bối cảnh bộ tăng tốc năm 2025

Thị trường bộ tăng tốc AI đã phát triển từ độc quyền NVIDIA sang cạnh tranh thực sự. Hiểu rõ các khả năng hiện tại cung cấp nền tảng cho các quyết định hạ tầng.

TPU v6e đại diện cho sản phẩm sản xuất hiện tại của Google, cung cấp 7.344 TFLOPS với 256GB HBM trong cấu hình 8 chip—gần như sánh ngang với hệ thống quad-H100 NVL ở mức 6.682 TFLOPS với 376GB.³ Google tuyên bố tăng hiệu suất 4,7 lần so với TPU v5e thông qua các đơn vị nhân ma trận lớn hơn và tốc độ xung nhịp tăng. Hiệu quả năng lượng đạt 300W TDP so với 700W của H100, tạo ra lợi thế chi phí năng lượng đáng kể.

TPU v5p nhắm đến các khối lượng công việc huấn luyện, cung cấp 3.672 TFLOPS và 760GB bộ nhớ trong cấu hình 8 chip—tương đương hiệu suất dual H100 NVL với dung lượng bộ nhớ khổng lồ.⁴ v5p mang lại tốc độ huấn luyện LLM nhanh hơn 2,8 lần so với TPU v4 với giá trị đồng tiền tốt hơn 2,1 lần. Các tổ chức tập trung vào huấn luyện ngày càng xem xét v5p để tối ưu hóa chi phí.

NVIDIA H100 và H200 vẫn là tiêu chuẩn ngành, với hỗ trợ hệ sinh thái rộng nhất và khả dụng đa đám mây. H100 cung cấp 1.979 TFLOPS mỗi chip với 80GB HBM, trong khi H200 mở rộng lên 141GB. Hệ sinh thái CUDA của NVIDIA, công cụ đã thiết lập và hỗ trợ đám mây phổ quát duy trì lợi thế cho các tổ chức ưu tiên tính linh hoạt.

Ironwood (TPU v7) ra mắt năm 2025, tối ưu hóa đặc biệt cho suy luận với cải thiện tốc độ được tuyên bố là 4 lần so với các thế hệ trước.⁵ Thiết kế tập trung vào suy luận phản ánh nơi nhu cầu tính toán AI tập trung—đến năm 2030, suy luận sẽ tiêu thụ 75% năng lực tính toán AI, tạo ra thị trường 255 tỷ đô la tăng trưởng 19,2% hàng năm.⁶

Kinh tế học hiệu suất-giá thúc đẩy quyết định

Trường hợp kinh tế cho TPU đã mạnh lên đáng kể trong năm 2025, thay đổi cơ bản các tính toán hạ tầng.

Hiệu suất-giá thô ủng hộ TPU cho các khối lượng công việc đủ điều kiện. TPU v6e cung cấp hiệu suất trên mỗi đô la tốt hơn tới 4 lần so với NVIDIA H100 cho huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn, hệ thống đề xuất và suy luận lô lớn.⁷ Giảm giá cam kết sử dụng Google Cloud đẩy giá TPU v6e xuống thấp tới 0,39 đô la mỗi giờ chip, tạo ra kinh tế đơn vị hấp dẫn ở quy mô lớn.

Các nghiên cứu trường hợp di chuyển chứng minh tiết kiệm thực tế:

• Midjourney: Chi tiêu suy luận hàng tháng giảm từ 2,1 triệu đô la xuống dưới 700.000 đô la—tiết kiệm 16,8 triệu đô la hàng năm—trong khi duy trì khối lượng đầu ra⁸
• Waymark: Chi phí thấp hơn 4 lần so với H100 cho các khối lượng công việc tạo video
• Character.AI: Cải thiện chi phí 3,8 lần trên suy luận AI đối thoại
• Stability AI: Chuyển 40% suy luận tạo hình ảnh sang TPU v6 trong Q3 2025
• Cohere: Cải thiện thông lượng 3 lần sau khi di chuyển từ GPU

Một startup thị giác máy tính đã bán 128 GPU H100 và triển khai lại trên TPU v6e, giảm hóa đơn suy luận hàng tháng từ 340.000 đô la xuống 89.000 đô la.⁹

Hiệu quả năng lượng nhân lên lợi thế chi phí. TPU tiêu thụ ít hơn 60-65% năng lượng so với các cấu hình GPU tương đương cho các khối lượng công việc tương tự.¹⁰ Đối với các tổ chức có mục tiêu bền vững hoặc ràng buộc năng lượng trung tâm dữ liệu, sự khác biệt hiệu quả ảnh hưởng đáng kể đến cả chi phí vận hành và tính khả thi của cơ sở.

Khái niệm "Thuế NVIDIA" mô tả phí bảo hiểm mà các tổ chức trả cho phần cứng NVIDIA so với các lựa chọn thay thế. Tích hợp dọc của Google—sở hữu thiết kế chip, hạ tầng đám mây và framework phần mềm—loại bỏ biên lợi nhuận bên thứ ba làm tăng chi phí GPU.¹¹ Lợi thế cấu trúc này cho phép định giá TPU cạnh tranh mà các nhà cung cấp chip thuần túy không thể sánh được.

Đặc điểm hiệu suất theo khối lượng công việc cụ thể

Kiến trúc TPU và GPU tối ưu hóa cho các mẫu khối lượng công việc khác nhau, tạo ra hướng dẫn rõ ràng cho các trường hợp sử dụng cụ thể.

Nơi TPU vượt trội:

• Huấn luyện LLM quy mô lớn: Các pod TPU mở rộng lên 4.096 chip cung cấp huấn luyện hiệu quả chi phí cho các mô hình nền tảng. Google huấn luyện Gemini trên TPU; thỏa thuận của Anthropic báo hiệu hướng đi tương tự.
• Suy luận khối lượng cao: Suy luận theo lô và phục vụ hàng triệu người dùng hưởng lợi từ kinh tế học TPU. Lợi thế hiệu suất-giá 4 lần tối đa hóa ở quy mô lớn.
• Hệ thống đề xuất: Google thiết kế TPU cho hạ tầng đề xuất của riêng mình; các khối lượng công việc này phù hợp hoàn hảo với kiến trúc TPU.
• Tạo hình ảnh: Các cuộc di chuyển của Midjourney và Stability AI chứng minh hiệu quả cho suy luận mô hình khuếch tán.
• Khối lượng công việc JAX/TensorFlow: Hỗ trợ framework gốc mang lại hiệu suất tối ưu mà không cần chi phí dịch thuật.

Nơi GPU NVIDIA vượt trội:

• Nghiên cứu và thử nghiệm: Hỗ trợ thư viện rộng và tính linh hoạt CUDA cho phép tạo nguyên mẫu nhanh và các kiến trúc mới lạ.
• Kiến trúc mô hình tùy chỉnh: Khi các khối lượng công việc yêu cầu thư viện cụ thể CUDA, kernel tùy chỉnh hoặc các thao tác không tiêu chuẩn, tính linh hoạt GPU trở nên thiết yếu.
• Quy trình làm việc gốc PyTorch: Mặc dù PyTorch/XLA cải thiện, hỗ trợ CUDA gốc vẫn hoàn thiện hơn.
• Mô hình đa phương thức: Các kiến trúc phức tạp kết hợp thị giác, ngôn ngữ và các phương thức khác thường yêu cầu tính linh hoạt GPU.
• Triển khai đa đám mây: Các tổ chức yêu cầu tính di động phần cứng qua AWS, Azure và tại chỗ không thể phụ thuộc vào TPU chỉ có trên GCP.
• Dự án quy mô nhỏ: Chi phí GPU ban đầu thấp hơn ủng hộ các triển khai nhỏ hơn nơi kinh tế học quy mô TPU không áp dụng.

So sánh thông lượng suy luận cho thấy sự khác biệt tinh tế. TPU v6e cung cấp khoảng 120 token/giây ở độ đồng thời thấp cho LLaMA 70B, trong khi H100/H200 đạt khoảng 150 token/giây.¹² TPU tối ưu hóa cho thông lượng trên mỗi đô la thay vì tốc độ thô—chỉ số đúng phụ thuộc vào việc độ trễ hay chi phí thúc đẩy quyết định.

Cân nhắc về framework và hệ sinh thái

Hỗ trợ hệ sinh thái phần mềm thường quyết định tính khả thi của nền tảng nhiều hơn các thông số kỹ thuật phần cứng.

JAX và TensorFlow nhận được hỗ trợ TPU hạng nhất. Google phát triển cả hai framework song song với phần cứng TPU, đảm bảo tích hợp chặt chẽ và tối ưu hóa liên tục. Các tổ chức chuẩn hóa trên JAX thấy TPU cung cấp hiệu suất tối ưu với cấu hình tối thiểu.¹³ MaxText cung cấp tiền huấn luyện và hậu huấn luyện LLM mã nguồn mở, hiệu suất cao được viết bằng Python thuần và JAX, chứng minh huấn luyện tối ưu cho các mô hình như DeepSeek, Qwen và Gemma.

PyTorch/XLA cho phép sử dụng TPU từ PyTorch nhưng với các lưu ý. Phản hồi cộng đồng tháng 10 năm 2025 đã dẫn đội PyTorch/XLA đề xuất hướng đi gốc hơn cho PyTorch trên TPU.¹⁴ Bản phát hành 2.7 (tháng 7 năm 2025) mang lại khả năng sử dụng được cải thiện, tăng cường vLLM và cầu nối JAX. Tuy nhiên, JAX vẫn là stack hoàn thiện hơn, nói chung cung cấp phạm vi bao phủ và hiệu suất vượt trội cho các primitive của nó trên TPU.¹⁵

Hỗ trợ TPU của vLLM đại diện cho tiến bộ đáng kể. Thiết kế lại backend hợp nhất hỗ trợ cả PyTorch (qua Torchax) và JAX trong một đường dẫn hạ xuống JAX→XLA duy nhất.¹⁶ Mô hình lập trình SPMD (Single Program, Multi-Data), gốc của XLA, đơn giản hóa phát triển—các nhà phát triển viết mã cho một thiết bị khổng lồ duy nhất trong khi trình biên dịch xử lý việc phân vùng. Hiệu suất cải thiện 2-5 lần so với các nguyên mẫu tháng 2 năm 2025.

Hạn chế kernel tùy chỉnh ảnh hưởng đến nghiên cứu tiên tiến. Trong khi XLA cung cấp tối ưu hóa rộng, các thuật toán mới lạ—cơ chế attention mới, padding tùy chỉnh cho tensor động—có thể vượt quá khả năng của trình biên dịch.¹⁷ Stack Pallas và Mosaic cho phép phát triển kernel điều chỉnh thủ công, nhưng hệ sinh thái vẫn kém hoàn thiện hơn bộ sưu tập thư viện mở rộng của CUDA.

Độ phức tạp di chuyển thay đổi theo điểm xuất phát. Các khối lượng công việc TensorFlow chuyển đổi tự nhiên. Các cuộc di chuyển PyTorch yêu cầu thích ứng với ngữ nghĩa XLA—biên dịch đồ thị, thực thi lười và các mẫu tối ưu hóa khác nhau. Các tổ chức có mã phụ thuộc CUDA đáng kể phải đối mặt với nỗ lực chuyển đổi đáng kể.

Thực tế về khả dụng và hạ tầng

Các ràng buộc truy cập đôi khi quan trọng hơn so sánh hiệu suất.

Khả dụng TPU vẫn độc quyền GCP cho các triển khai đám mây. Các tổ chức cam kết với AWS, Azure hoặc chiến lược đa đám mây không thể dễ dàng kết hợp TPU.¹⁸ Các vùng Google Cloud quyết định nơi TPU có thể triển khai, với hạn ngạch giới hạn truy cập ngay lập tức. Tất cả các yêu cầu hạn ngạch TPU v4 trong us-central2-b yêu cầu phê duyệt thủ công của Google; không có hạn ngạch mặc định được cấp.¹⁹

Triển khai TPU tại chỗ mới bắt đầu. Google bắt đầu khám phá bán hàng tại chỗ, nhưng chương trình thiếu sự hoàn thiện so với sự hiện diện trung tâm dữ liệu đã thiết lập của NVIDIA. Các tổ chức yêu cầu hạ tầng cách ly hoặc kiểm soát hoàn toàn hiện có các tùy chọn TPU hạn chế.

Mở rộng pod TPU cho phép các cấu hình khổng lồ—lên đến 4.096 chip trong các hệ thống phối hợp. Tuy nhiên, truy cập pod đòi hỏi cam kết Google Cloud đáng kể, có khả năng là các thỏa thuận nhiều năm với mức chi tiêu tối thiểu.²⁰ Kinh tế học ủng hộ quy mô nhưng tạo ra lo ngại về khóa nhà cung cấp.

Khả dụng NVIDIA trải dài mọi đám mây lớn và triển khai tại chỗ. AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave, Lambda và hàng chục nhà cung cấp nhỏ hơn cung cấp quyền truy cập H100 và H200. Mua tại chỗ, mặc dù đắt và bị ràng buộc thời gian giao hàng, tuân theo các mẫu mua sắm đã thiết lập.

Mô hình định giá khác nhau về cấu trúc. Thanh toán TPU tính phí cho tài nguyên được phân bổ dù có sử dụng tích cực hay không.²¹ Định giá thiết bị đơn phù hợp với các khối lượng công việc biến đổi; định giá pod yêu cầu cam kết 1-3 năm. GKE cung cấp Flex-start (phân bổ nỗ lực tốt nhất lên đến bảy ngày) và Spot VMs (giảm giá đáng kể nhưng cảnh báo chiếm quyền 30 giây) để tối ưu hóa chi phí.

Khung quyết định

Đánh giá các quyết định TPU so với GPU qua năm chiều:

1. Quy mô và mức độ sử dụng - Ở quy mô đội nhỏ, triển khai GPU có chi phí ban đầu thấp hơn - Ở quy mô doanh nghiệp lớn, TPU trở nên hiệu quả chi phí hơn - Mức sử dụng cao (>70%) tối đa hóa lợi thế TPU; mức sử dụng biến đổi ủng hộ các tùy chọn GPU trả theo sử dụng

2. Đặc điểm khối lượng công việc - Các khối lượng công việc chủ yếu huấn luyện hưởng lợi từ kinh tế học TPU v5p - Các khối lượng công việc chủ yếu suy luận thấy lợi thế TPU tối đa với v6e - Nghiên cứu và thử nghiệm ủng hộ tính linh hoạt GPU - Độ ổn định sản xuất ủng hộ nền tảng nào có hồ sơ theo dõi đã chứng minh cho các kiến trúc mô hình cụ thể

3. Sự phù hợp framework - JAX hoặc TensorFlow gốc: Phù hợp mạnh với TPU - PyTorch với các thao tác tiêu chuẩn: Khả thi trên cả hai; GPU hoàn thiện hơn - PyTorch với phụ thuộc CUDA mở rộng: Yêu cầu GPU - Kernel tùy chỉnh hoặc kiến trúc mới lạ: Tính linh hoạt GPU thiết yếu

4. Ràng buộc chiến lược - Chấp nhận độc quyền GCP: TPU khả dụng - Bắt buộc đa đám mây: Chỉ GPU là tùy chọn thực tế - Yêu cầu tại chỗ: Hiện tại GPU; TPU tại chỗ đang nổi lên - Lo ngại khóa nhà cung cấp: GPU bảo toàn tính tùy chọn

5. Lịch trình và khả năng chấp nhận rủi ro - Các khối lượng công việc đã chứng minh với kinh tế học rõ ràng: Di chuyển TPU tại

[Nội dung bị cắt ngắn để dịch thuật]