GPU против TPU в 2025 году: какой ускоритель лучше для тренировки больших трансформеров?

Отличия в архитектуре и железе

TPU — это специализированные ASIC от Google, оптимизированные под матричные операции. Их синхронные массивы (systolic arrays) и блоки умножения матриц дают выдающуюся пропускную способность на слоях трансформеров, особенно в связке с TensorFlow и JAX. TPU рассчитаны на предсказуемую, высоконагруженную арифметику и хорошо масштабируются в pod-инфраструктуре Google Cloud.

GPU, в первую очередь от NVIDIA, — универсальные параллельные процессоры с тысячами CUDA-ядер, тензорными ядрами и продвинутой подсистемой памяти. Изначально они создавались для графики, но теперь включают функции для машинного обучения и поддерживают широкий набор фреймворков. GPU сильны своей гибкостью: динамические формы, кастомные операции и эксперименты проще реализовать на GPU.

Производительность при обучении трансформеров

Для масштабного, пакетно-ориентированного обучения трансформеров TPU часто показывают выше пропускную способность и лучшее соотношение производительность/вт, особенно для моделей в TensorFlow. Google TPU v5p и его варианты демонстрируют заметные ускорения и экономичность при моделях на сотни миллиардов параметров.

GPU остаются конкурентоспособными для разнообразных архитектур. Если модель требует динамических батчей, кастомных кернелов или команда использует PyTorch, GPU (H200, Blackwell B200, RTX 5090) дают прочную, широко поддерживаемую производительность и удобство отладки.

Экосистема ПО и поддержка фреймворков

TPU наиболее эффективны в экосистеме Google: сильная поддержка TensorFlow и JAX, PyTorch совместимость есть, но менее зрелая. Такое сцепление дает выигрыши в эффективности для процессов, построенных на этих инструментах.

GPU поддерживают почти все популярные фреймворки — PyTorch, TensorFlow, JAX, MXNet — и опираются на зрелые стеки вроде CUDA, cuDNN и ROCm. Это ускоряет исследования, разработку кастомных решений и развертывание в продакшене.

Масштабирование и развертывание

TPU-поды в Google Cloud масштабируются «из коробки», позволяя объединять тысячи чипов для тренировки очень больших моделей с минимальными накладными расходами распределённых вычислений.

GPU дают гибкость развертывания в разных облаках, на on-prem инфрастуктуре и на периферии. Контейнеры, оркестрация и распределённые фреймворки (DeepSpeed, Megatron-LM) хорошо отлажены для GPU-кластеров.

Энергоэффективность, стоимость и компромиссы

TPU часто выигрывают по эффективности на ватт в крупных тренировках, снижая общую стоимость проекта для совместимых рабочих процессов. Новые поколения GPU сократили разрыв по эффективности, но при очень больших задачах оптимизированные TPU-поды могут оставаться дешевле в эксплуатации.

Когда выбирать TPU и когда GPU

TPU подходят, если важны пропускная способность, энергоэффективность и масштаб в Google Cloud для TensorFlow/JAX. GPU предпочтительны для экспериментов, кастомных операций, локального или мультиоблачного развертывания и при зависимости от PyTorch.

Топовые модели TPU и GPU 2025 года и бенчмарки

TPU:

• Google TPU v5p: лидирует по пропускной способности при обучении плотных трансформеров, поддерживает модели 500B+ параметров и обеспечивает высокую эффективность для TensorFlow/JAX.
• Google TPU v5e: экономичный вариант для больших моделей около 70B+ параметров, часто в 4–10× более выгодный по цене, чем эквивалентные GPU-кластеры в некоторых сценариях.
• Google TPU Ironwood: оптимизирован для инференса, предлагает низкое энергопотребление и высокую скорость для продакшен-развертываний.

GPU:

• NVIDIA Blackwell B200: рекордная пропускная способность в MLPerf v5.0, до 3.4× быстрее H200 в некоторых задачах и значительные системные ускорения с NVLink.
• NVIDIA H200 Tensor Core GPU: преемник H100 с лучшей пропускной способностью и производительностью в FP8/BF16, широко доступен в облаках.
• NVIDIA RTX 5090 (Blackwell 2.0): рассчитан на исследовательские и средне масштабные сценарии, высокая производительность для локальных установок.

Итоговые соображения

В 2025 году и TPU, и GPU обеспечивают передовую производительность. Выбор зависит от фреймворка, требований к отладке, опций развертывания и планов по масштабированию.