Google TPU与NVIDIA GPU：2025年基础设施决策框架

更新于2025年12月8日

2025年12月更新： TPU v6e在特定工作负载上实现比H100高4倍的性价比。Anthropic签署了Google历史上最大的TPU协议——数十万Trillium芯片，计划到2027年扩展至100万。Midjourney从GPU迁移后，推理成本降低65%。vLLM统一TPU后端实现2-5倍性能提升。Ironwood（TPU v7）将于2025年发布，推理速度提升4倍。到2030年，推理将消耗75%的AI算力，创造2550亿美元的市场，TPU经济优势将更加突出。

2025年11月，Anthropic签署了Google历史上最大的TPU协议——承诺在2026年使用数十万Trillium TPU，并计划到2027年扩展至100万。¹ 这家主要在NVIDIA硬件上训练Claude的公司得出结论：对于其以推理为主的未来，TPU提供更优越的经济性。Midjourney从NVIDIA集群迁移到TPU v6e后，月度推理支出从210万美元降至70万美元。² 曾经让NVIDIA成为显而易见选择的计算逻辑已经改变。规划AI基础设施的组织现在必须评估真正的双平台市场，而非默认选择GPU。本框架帮助您根据工作负载特征、规模和战略优先级做出TPU与NVIDIA的决策。

2025年加速器格局

AI加速器市场已从NVIDIA垄断演变为真正的竞争格局。了解当前能力是基础设施决策的基础。

TPU v6e是Google当前的量产产品，8芯片配置下提供7,344 TFLOPS算力和256GB HBM内存——接近四卡H100 NVL系统的6,682 TFLOPS和376GB。³ Google声称通过更大的矩阵乘法单元和更高的时钟频率，相对TPU v5e性能提升4.7倍。功耗效率方面，TPU为300W TDP，而H100为700W，在能源成本上具有显著优势。

TPU v5p面向训练工作负载，8芯片配置下提供3,672 TFLOPS算力和760GB内存——在性能上匹敌双卡H100 NVL，同时具备海量内存容量。⁴ v5p相比TPU v4，大语言模型训练速度提升2.8倍，性价比提升2.1倍。以训练为重点的组织越来越多地考虑v5p以优化成本。

NVIDIA H100和H200仍是行业标准，拥有最广泛的生态系统支持和多云可用性。H100每芯片提供1,979 TFLOPS算力和80GB HBM，H200则扩展至141GB。NVIDIA的CUDA生态系统、成熟工具链和通用云支持，对于优先考虑灵活性的组织仍保持优势。

Ironwood（TPU v7）将于2025年发布，专门针对推理优化，声称速度比前代提升4倍。⁵ 以推理为中心的设计反映了AI算力需求的集中方向——到2030年，推理将消耗75%的AI算力，创造2550亿美元的市场，年增长率19.2%。⁶

驱动决策的性价比经济学

2025年，TPU的经济优势显著增强，从根本上改变了基础设施计算逻辑。

原始性价比对于符合条件的工作负载有利于TPU。TPU v6e在大语言模型训练、推荐系统和大批量推理方面，每美元性能比NVIDIA H100高出4倍。⁷ Google Cloud承诺使用折扣将TPU v6e价格降至每芯片小时0.39美元，在规模化部署时创造极具吸引力的单位经济效益。

迁移案例研究展示了实际节省：

• Midjourney：月度推理支出从210万美元降至70万美元以下——年化节省1680万美元——同时保持产出量⁸
• Waymark：视频生成工作负载成本比H100低4倍
• Character.AI：对话式AI推理成本改善3.8倍
• Stability AI：2025年第三季度将40%的图像生成推理迁移至TPU v6
• Cohere：从GPU迁移后吞吐量提升3倍

一家计算机视觉初创公司出售了128块H100 GPU并重新部署到TPU v6e，月度推理账单从34万美元降至8.9万美元。⁹

能效进一步扩大了成本优势。在相似工作负载下，TPU比同等GPU配置功耗低60-65%。¹⁰ 对于有可持续发展目标或数据中心电力限制的组织，能效差异实质性地影响运营成本和设施可行性。

"NVIDIA税"概念描述的是组织为NVIDIA硬件相对于替代方案支付的溢价。Google的垂直整合——自主芯片设计、云基础设施和软件框架——消除了增加GPU成本的第三方利润空间。¹¹ 这一结构性优势使得激进的TPU定价成为可能，而纯芯片供应商无法匹敌。

特定工作负载的性能特征

TPU和GPU架构针对不同的工作负载模式进行优化，为特定用例提供明确指导。

TPU擅长领域：

• 大规模LLM训练：可扩展至4,096芯片的TPU Pod为基础模型训练提供高性价比。Google在TPU上训练Gemini；Anthropic的协议表明了类似方向。
• 高容量推理：批量推理和面向数百万用户的服务受益于TPU经济性。4倍性价比优势在规模化时最大化。
• 推荐系统：Google为自身推荐基础设施设计了TPU；这些工作负载与TPU架构完美契合。
• 图像生成：Midjourney和Stability AI的迁移证明了其在扩散模型推理方面的有效性。
• JAX/TensorFlow工作负载：原生框架支持提供最佳性能，无需转换开销。

NVIDIA GPU擅长领域：

• 研究与实验：广泛的库支持和CUDA灵活性支持快速原型开发和新型架构。
• 自定义模型架构：当工作负载需要CUDA特定库、自定义内核或非标准操作时，GPU灵活性至关重要。
• PyTorch原生工作流：尽管PyTorch/XLA有所改进，原生CUDA支持仍更成熟。
• 多模态模型：结合视觉、语言和其他模态的复杂架构通常需要GPU灵活性。
• 多云部署：需要在AWS、Azure和本地跨硬件可移植性的组织无法依赖仅限GCP的TPU。
• 小规模项目：较低的初始GPU成本有利于TPU规模经济不适用的小型部署。

推理吞吐量对比显示细微差异。对于LLaMA 70B，TPU v6e在低并发下约提供120 tokens/秒，而H100/H200约为150 tokens/秒。¹² TPU针对每美元吞吐量而非原始速度进行优化——正确的指标取决于延迟还是成本驱动决策。

框架和生态系统考量

软件生态系统支持往往比硬件规格更能决定平台可行性。

JAX和TensorFlow获得一流的TPU支持。Google与TPU硬件并行开发两个框架，确保紧密集成和持续优化。标准化使用JAX的组织发现TPU以最小配置提供最佳性能。¹³ MaxText提供用纯Python和JAX编写的开源高性能LLM预训练和后训练，展示了针对DeepSeek、Qwen和Gemma等模型的优化训练。

PyTorch/XLA支持从PyTorch使用TPU，但有一些注意事项。2025年10月的社区反馈促使PyTorch/XLA团队提出了在TPU上更原生的PyTorch方向。¹⁴ 2.7版本（2025年7月）提供了改进的可用性、vLLM增强和JAX桥接。然而，JAX仍是更成熟的技术栈，通常在TPU上为其原语提供更好的覆盖和性能。¹⁵

vLLM TPU支持取得重大进展。统一后端重新设计在单一JAX→XLA降级路径中同时支持PyTorch（通过Torchax）和JAX。¹⁶ SPMD（单程序多数据）编程模型是XLA原生的，简化了开发——开发者为单个大型设备编写代码，编译器处理分区。与2025年2月的原型相比，性能提升2-5倍。

自定义内核限制影响前沿研究。虽然XLA提供广泛优化，但新型算法——新的注意力机制、动态张量的自定义填充——可能超出编译器能力。¹⁷ Pallas和Mosaic栈支持手工调优的内核开发，但生态系统成熟度不及CUDA的广泛库集合。

迁移复杂度因起点而异。TensorFlow工作负载自然移植。PyTorch迁移需要适应XLA语义——图编译、延迟执行和不同的优化模式。拥有大量CUDA依赖代码的组织面临显著的移植工作量。

可用性和基础设施现实

访问限制有时比性能比较更重要。

TPU可用性在云部署方面仍限于GCP。承诺使用AWS、Azure或多云策略的组织无法轻松整合TPU。¹⁸ Google Cloud区域决定TPU可以部署的位置，配额限制即时访问。所有在us-central2-b申请TPU v4配额的请求都需要Google手动批准；没有默认配额授予。¹⁹

本地TPU部署仍处于萌芽阶段。Google开始探索本地销售，但该计划的成熟度不及NVIDIA在数据中心的既有地位。需要隔离网络或完全受控基础设施的组织目前TPU选项有限。

TPU Pod扩展支持大规模配置——协调系统中最多4,096芯片。然而，Pod访问需要对Google Cloud的重大承诺，可能是多年协议和最低消费水平。²⁰ 经济效益有利于规模化但会产生供应商锁定担忧。

NVIDIA可用性覆盖每个主要云和本地部署。AWS、Azure、Google Cloud、Oracle、CoreWeave、Lambda和数十个较小的提供商都提供H100和H200访问。本地采购虽然昂贵且交付周期受限，但遵循既定的采购模式。

定价模式结构上不同。TPU计费对分配的资源收费，无论是否实际使用。²¹ 单设备定价适合可变工作负载；Pod定价需要1-3年承诺。GKE提供Flex-start（最多七天的尽力而为分配）和Spot VM（显著折扣但30秒抢占警告）以优化成本。

决策框架

从五个维度评估TPU与GPU决策：

1. 规模和利用率 - 在小团队规模下，GPU部署初始成本较低 - 在大型企业规模下，TPU更具成本效益 - 高利用率（>70%）最大化TPU优势；可变利用率有利于按使用付费的GPU选项

2. 工作负载特征 - 以训练为主的工作负载受益于TPU v5p经济性 - 以推理为主的工作负载在v6e上获得最大TPU优势 - 研究和实验有利于GPU灵活性 - 生产稳定性倾向于在特定模型架构上有成熟记录的平台

3. 框架契合度 - JAX或TensorFlow原生：强烈适合TPU - PyTorch标准操作：两者皆可；GPU更成熟 - PyTorch有广泛CUDA依赖：需要GPU - 自定义内核或新型架构：GPU灵活性必不可少

4. 战略约束 - 可接受仅限GCP：TPU可用 - 必须多云：GPU是唯一现实选项 - 需要本地部署：当前是GPU；TPU本地正在涌现 - 供应商锁定担忧：GPU保留选择权

5. 时间线和风险承受能力 - 经济效益明确的成熟工作负载：TPU迁移在

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