И GPU, и TPU играют важную роль в ускорении обучения больших моделей на основе трансформеров, но их основные архитектуры, профили производительности и совместимость с экосистемами приводят к значительным различиям в сценариях использования, скорости и гибкости.
Архитектура и аппаратные основы
TPU — это специализированные интегральные схемы (ASIC), разработанные компанией Google специально для высокоэффективных матричных операций, требуемых большими нейронными сетями. Их конструкция ориентирована на векторную обработку, блоки матричного умножения и систолические массивы, что обеспечивает исключительную пропускную способность на уровнях трансформеров и глубокую интеграцию с TensorFlow и JAX.
GPU, в которых доминируют чипы NVIDIA с поддержкой CUDA, используют тысячи универсальных параллельных ядер наряду со специализированными тензорными блоками, памятью с высокой пропускной способностью и сложными системами управления памятью. Хотя изначально они были разработаны для графики, современные GPU теперь предлагают оптимизированную поддержку для крупномасштабных задач машинного обучения и более широкого спектра архитектур моделей.
Производительность при обучении трансформеров
TPU превосходят GPU при массовой пакетной обработке и работе с моделями, напрямую совместимыми с их архитектурой, включая большинство LLM на базе TensorFlow и сетей трансформеров. Например, TPU v4/v5p Google могут быть до 2,8 раз быстрее при обучении таких моделей, как PaLM и Gemini, по сравнению с некоторыми предыдущими TPU, и стабильно опережают такие GPU, как A100, при таких рабочих нагрузках в масштабе.
GPU демонстрируют высокую производительность для широкого спектра моделей, особенно тех, которые используют динамические формы, пользовательские слои или фреймворки, отличные от TensorFlow. GPU отлично подходят для небольших размеров пакетов, нетрадиционных топологий моделей и сценариев, требующих гибкой отладки, разработки пользовательских ядер или нестандартных операций.
Программная экосистема и поддержка фреймворков
TPU тесно связаны с экосистемой искусственного интеллекта Google, в первую очередь поддерживая TensorFlow и JAX. Поддержка PyTorch доступна, но менее зрелая и менее широко распространена для производственных рабочих нагрузок.
GPU поддерживают практически все основные фреймворки искусственного интеллекта, включая PyTorch, TensorFlow, JAX и MXNet, благодаря зрелым инструментальным цепочкам, таким как CUDA, cuDNN и ROCm.
Масштабируемость и варианты развёртывания
TPU масштабируются без проблем через Google Cloud, позволяя обучать сверхбольшие модели на инфраструктуре уровня pod с тысячами взаимосвязанных чипов для максимальной пропускной способности и минимальной задержки в распределённых установках.
GPU обеспечивают широкую гибкость развёртывания в облаке, на локальных площадках и на периферийных устройствах, с многовендорной доступностью (AWS, Azure, Google Cloud, частное оборудование) и обширной поддержкой контейнеризированного машинного обучения, оркестрации и распределённых обучающих платформ (например, DeepSpeed, Megatron-LM).
Энергоэффективность и стоимость
TPU разработаны для обеспечения высокой эффективности в центрах обработки данных, часто обеспечивая превосходную производительность на ватт и более низкие общие затраты проекта в совместимых рабочих процессах.
GPU догоняют их с большей эффективностью в новых поколениях, но часто предполагают более высокое общее энергопотребление и затраты на сверхкрупные производственные циклы по сравнению с оптимизированными TPU.
Варианты использования и ограничения
TPU отлично подходят для обучения чрезвычайно больших LLM (Gemini, PaLM) в экосистеме Google Cloud с использованием TensorFlow. Они испытывают трудности с моделями, требующими динамических форм, пользовательских операций или расширенной отладки.
GPU предпочтительны для экспериментов, прототипирования, обучения/тонкой настройки с помощью PyTorch или поддержки нескольких фреймворков, а также для развёртываний, требующих локальных или разнообразных облачных опций. Большинство коммерческих и открытых LLM (GPT-4, LLaMA, Claude) работают на высокопроизводительных GPU от NVIDIA.
Сравнительная таблица
| Характеристика | TPU | GPU |
| — | — | — |
| Архитектура | Пользовательские ASIC, систолические массивы | Универсальные параллельные процессоры |
| Производительность | Пакетная обработка, TensorFlow LLM | Все фреймворки, динамические модели |
| Экосистема | TensorFlow, JAX (Google-centric) | PyTorch, TensorFlow, JAX, широкое распространение |
| Масштабируемость | Google Cloud pods, до тысяч чипов | Cloud/on-prem/edge, контейнеры, мультивендор |
| Энергоэффективность | Оптимально для центров обработки данных | Улучшено в новых поколениях |
| Гибкость | Ограниченная; в основном TensorFlow/JAX | Высокая; все фреймворки, пользовательские операции |
| Доступность | Google Cloud только | Глобальные облачные и локальные платформы |
TPU и GPU разработаны для разных приоритетов: TPU максимизируют пропускную способность и эффективность для моделей-трансформеров в масштабе с использованием стека Google, в то время как GPU предлагают универсальную гибкость, зрелую программную поддержку и широкий выбор оборудования для практикующих специалистов по машинному обучению и корпоративных команд.
Для обучения больших моделей на основе трансформеров выберите ускоритель, который соответствует требованиям к модели, рабочему процессу, отладке и требованиям к развёртыванию, а также амбициям по масштабированию вашего проекта.
Лучшие бенчмарки обучения для больших моделей на основе трансформеров в 2025 году в настоящее время достигнуты с помощью Google TPU v5p и GPU NVIDIA Blackwell (B200) и H200, согласно MLPerf и независимым обзорам инфраструктуры глубокого обучения.
Лучшие модели TPU и бенчмарки
Google TPU v5p: обеспечивает лидирующую на рынке производительность для обучения LLM и плотных сетей трансформеров. TPU v5p предлагает существенные улучшения по сравнению с предыдущими версиями TPU, позволяя работать с огромным масштабом (до тысяч чипов) в модулях Google Cloud и поддерживая модели с параметрами до 500 миллиардов и более. TPU v5p отличается высокой пропускной способностью, экономически эффективным обучением и лидирующей в своём классе эффективностью для рабочих нагрузок на базе TensorFlow/JAX.
Google TPU Ironwood (для вывода): оптимизирован для вывода с моделями-трансформерами, достигая лучшей в своём классе скорости и наименьшего энергопотребления для развёртываний производственного масштаба.
Google TPU v5e: обеспечивает высокую цену и производительность, особенно для обучения больших моделей с ограниченным бюджетом, с параметрами до 70 миллиардов и более. TPU v5e может быть в 4–10 раз более экономичным по сравнению с кластерами GPU аналогичного размера для больших LLM.
Лучшие модели GPU и бенчмарки
NVIDIA Blackwell B200: новая архитектура Blackwell (GB200 NVL72 и B200) демонстрирует рекордную пропускную способность в бенчмарках MLPerf v5.0, достигая до 3,4-кратного повышения производительности на GPU по сравнению с H200 для таких моделей, как Llama 3.1 (405 миллиардов параметров) и Mixtral 8x7B. Ускорение на системном уровне с помощью доменов NVLink позволяет добиться в 30 раз большей производительности по сравнению со старыми поколениями.
NVIDIA H200 Tensor Core GPU: высокоэффективен для обучения LLM, сменив H100 с большей пропускной способностью (10 ТБ/с), улучшенной производительностью FP8/BF16 и оптимизированной для рабочих нагрузок с трансформерами. Превосходит Blackwell B200, но остаётся наиболее широко поддерживаемой и доступной опцией в корпоративных облачных средах.
NVIDIA RTX 5090 (Blackwell 2.0): недавно выпущен в 2025 году, предлагает до 104,8 терафлопс производительности в одиночной точности и 680 тензорных ядер пятого поколения. Идеально подходит для исследовательских лабораторий и среднесрочного производства, особенно когда соображения цены и производительности, а также локальное развёртывание являются основными проблемами.
MLPerf и основные моменты в реальном мире
TPU v5p и B200 демонстрируют самую высокую пропускную способность и эффективность при обучении массивных LLM, причём B200 обеспечивает трёхкратное ускорение по сравнению с предыдущими поколениями, а MLPerf подтверждает рекордные показатели в токенах в секунду в кластерах с несколькими GPU NVLink.
Поды TPU сохраняют преимущество по цене за токен, энергоэффективности и масштабируемости для рабочих процессов Google Cloud-centric TensorFlow/JAX, в то время как Blackwell B200 доминирует в MLPerf для PyTorch и гетерогенных сред.
Эти модели представляют собой отраслевой стандарт для обучения больших трансформеров в 2025 году, при этом как TPU, так и GPU обеспечивают самые современные производительность, масштабируемость и экономическую эффективность в зависимости от фреймворка и экосистемы.
1. В чём заключаются основные отличия между архитектурой TPU и GPU?
Ответ: TPU — это специализированные интегральные схемы (ASIC), разработанные компанией Google специально для высокоэффективных матричных операций, требуемых большими нейронными сетями. Их конструкция ориентирована на векторную обработку, блоки матричного умножения и систолические массивы. GPU же используют тысячи универсальных параллельных ядер наряду со специализированными тензорными блоками, памятью с высокой пропускной способностью и сложными системами управления памятью.
2. Какие преимущества TPU имеют при обучении больших моделей на основе трансформеров по сравнению с GPU?
Ответ: TPU превосходят GPU при массовой пакетной обработке и работе с моделями, напрямую совместимыми с их архитектурой, включая большинство LLM на базе TensorFlow и сетей трансформеров. Например, TPU v4/v5p Google могут быть до 2,8 раз быстрее при обучении таких моделей, как PaLM и Gemini, по сравнению с некоторыми предыдущими TPU, и стабильно опережают такие GPU, как A100, при таких рабочих нагрузках в масштабе.
3. Какие модели TPU и GPU считаются лучшими для обучения больших моделей на основе трансформеров в 2025 году?
Ответ: Согласно MLPerf и независимым обзорам инфраструктуры глубокого обучения, лучшие бенчмарки обучения для больших моделей на основе трансформеров в 2025 году достигнуты с помощью Google TPU v5p и GPU NVIDIA Blackwell (B200) и H200. Google TPU v5p обеспечивает лидирующую на рынке производительность для обучения LLM и плотных сетей трансформеров. NVIDIA Blackwell B200 демонстрирует рекордную пропускную способность в бенчмарках MLPerf v5.0, достигая до 3,4-кратного повышения производительности на GPU по сравнению с H200 для таких моделей, как Llama 3.1 (405 миллиардов параметров) и Mixtral 8x7B.
4. Какие факторы следует учитывать при выборе между TPU и GPU для обучения больших моделей на основе трансформеров?
Ответ: При выборе между TPU и GPU для обучения больших моделей на основе трансформеров следует учитывать требования к модели, рабочему процессу, отладке и требованиям к развёртыванию, а также амбиции по масштабированию проекта. TPU максимизируют пропускную способность и эффективность для моделей-трансформеров в масштабе с использованием стека Google, в то время как GPU предлагают универсальную гибкость, зрелую программную поддержку и широкий выбор оборудования для практикующих специалистов по машинному обучению и корпоративных команд.
5. Какие модели TPU и GPU обеспечивают высокую производительность при обучении больших моделей на основе трансформеров и какие у них особенности?
Ответ: Google TPU v5p обеспечивает высокую производительность для обучения LLM и плотных сетей трансформеров. TPU v5p предлагает существенные улучшения по сравнению с предыдущими версиями TPU, позволяя работать с огромным масштабом (до тысяч чипов) в модулях Google Cloud и поддерживая модели с параметрами до 500 миллиардов и более. NVIDIA Blackwell B200 демонстрирует рекордную пропускную способность в бенчмарках MLPerf v5.0, достигая до 3,4-кратного повышения производительности на GPU по сравнению с H200 для таких моделей, как Llama 3.1 (405 миллиардов параметров) и Mixtral 8x7B. NVIDIA H200 Tensor Core GPU высокоэффективен для обучения LLM, сменив H100 с большей пропускной способностью (10 ТБ/с), улучшенной производительностью FP8/BF16 и оптимизированной для рабочих нагрузок с трансформерами.