
GPU vs TPU:谁才是2025年大模型训练的最优解?最新性能榜单揭晓 原创
在大模型的竞速赛道上,算力就是发动机。无论是ChatGPT、Gemini还是LLaMA,这些庞然大物背后,都离不开两类主力硬件:GPU(图形处理器)和 TPU(张量处理单元)。 看似并肩作战,实则两者的定位、架构、生态和使用场景有着明显差异。那么,到了 2025 年,究竟谁才是训练 Transformer 大模型的最佳选择?
今天,我们就从架构、性能、生态、可扩展性、能效、成本以及最新Benchmark几个维度,带你全面梳理 GPU vs TPU 的差异与取舍。
1. 架构层面:通用并行 vs 专用定制
TPU 是 Google 打造的专用 ASIC 芯片,目标非常明确:把矩阵运算做到极致。其核心是 Systolic Array(脉动阵列) 与大规模矩阵乘法单元,特别适合 Transformer 层的计算逻辑。这让 TPU 在大批量矩阵运算上拥有天然优势。
GPU 则是从图形渲染进化而来,NVIDIA 的 CUDA 生态让它迅速成为通用 AI 芯片。现代 GPU 里有成千上万的通用并行核心,外加专门的 Tensor Core 和高带宽显存,既能跑大规模训练,也能支持灵活多样的模型架构。
一句话总结:
- TPU = 定制刀具,锋利无比,但专切一类材料;
- GPU = 瑞士军刀,功能更全,适应性更强。
2. 性能对比:批量极限 vs 灵活优先
在 Transformer 模型训练上,TPU 往往能在大批量任务中压制 GPU。
- Google TPU v5p 在训练 PaLM、Gemini 等超大模型时,相比上一代提升最高可达 2.8 倍,并在大规模 TensorFlow 任务上超过 A100。
- TPU 在超大 batch size、规则化模型结构下,几乎无可匹敌。
但 GPU 的灵活性让它在很多场景更具优势:
- 对于动态 shape、定制算子、非标准操作,GPU 处理起来游刃有余;
- 在小批量训练、PyTorch 生态和调试/实验场景下,GPU 体验更佳。
换个角度看:
- 如果你在Google Cloud + TensorFlow下训练超大 LLM,TPU 是最佳选择;
- 如果你在PyTorch + 多框架环境里开发,GPU 才是最稳妥的。
3. 软件生态:一家独大 vs 百花齐放
- TPU:深度绑定 Google 生态,原生支持TensorFlow、JAX。虽有 PyTorch 支持,但不够成熟,尤其在生产级部署上仍存在差距。
- GPU:几乎全框架通吃,PyTorch、TensorFlow、JAX、MXNet全覆盖。CUDA、cuDNN 生态高度成熟,NCCL、DeepSpeed、Megatron-LM 等分布式框架几乎都为 GPU 优化。
一句话:
- TPU 像是「Google 自家专用插头」;
- GPU 则是「全球通用电源插座」。
4. 可扩展性与部署
- TPU Pod:Google Cloud 提供的「超级计算集群」,能无缝扩展到数千颗芯片,延迟极低,训练 500B 以上参数的模型也不在话下。但前提是:只能用 Google Cloud。
- GPU:灵活部署,可选 AWS、Azure、Google Cloud,也能自建本地集群,甚至部署到边缘设备。容器化、Kubernetes、Ray 等框架都对 GPU 友好。
所以:
- 要极致规模,选 TPU;
- 要灵活部署,GPU 更合适。
5. 能效与成本:效率优先 vs 均衡进步
- TPU:在数据中心场景下拥有更高的性能/功耗比,尤其是大规模训练时,TPU 的能效比 + 成本优化优于 GPU。
- GPU:新一代 Blackwell 架构能效大幅提升,但若跑超大规模训练,总功耗和整体成本仍可能高于 TPU。
一个典型案例:
- TPU v5e 在 70B+ 参数模型上,相比同规模 GPU 集群能做到4–10 倍的成本效率。
6. 使用场景:明确分野
- TPU 适合:
a.训练超大 LLM(PaLM、Gemini)
b.TensorFlow / JAX 主导的工作流
c.云端大规模分布式训练
- GPU 适合:
a.PyTorch 研究与生产(GPT-4、LLaMA、Claude 等都跑在 GPU 上)
b.本地/混合云/多云部署
c.模型调试、原型验证、定制化开发
一句话总结:
- TPU 是「大厂量产机器」;
- GPU 是「开发者通用工作台」。
7. 2025 最新硬件榜单
根据 MLPerf 与多家独立评测,当前大模型训练的最佳硬件榜单如下:
🔹 TPU 阵营
- Google TPU v5p:性能之王,支持超 500B 参数模型,吞吐量与能效表现最佳,适合大规模 TensorFlow / JAX 训练。
- Google TPU Ironwood:推理神器,能耗最低,速度最快。
- Google TPU v5e:性价比之选,适合预算有限但需要训练 70B+ 模型的团队。
🔹 GPU 阵营
- NVIDIA Blackwell B200:2025 新王,MLPerf v5.0 中单卡性能比 H200 高 3.4×,集群性能提升 30×,训练 Llama 3.1(405B)表现惊艳。
- NVIDIA H200:继任 H100,带宽达 10TB/s,性能稳定,生态广泛,依旧是企业首选。
- NVIDIA RTX 5090(Blackwell 2.0):研究所 & 中小团队福音,性价比高,单机可达 104.8 TFLOPS。
8. 谁是 2025 年的最佳选择?
- 如果你是科研机构/实验室,需要灵活试验、跨框架、甚至部署在本地,GPU 是必选项;
- 如果你是Google 生态深度用户,跑的是 TensorFlow 超大模型,TPU v5p 的吞吐量和能效比几乎无敌;
- 如果你关心性价比,TPU v5e 与 RTX 5090 都是不错的选择;
- 如果你追求极致性能,NVIDIA B200 与 TPU v5p 是当前的双王。
未来几年,我们大概率会看到 GPU 与 TPU 并行存在:GPU 负责通用性与研究创新,TPU 则在大规模生产训练中保持竞争力。
结语
无论是 GPU 还是 TPU,它们都在推动大模型的极限。但选择哪一类硬件,其实并不只是看「谁更强」,而是看「谁更适合你的工作流」。
那么问题来了: 👉 如果让你今天组建一个大模型训练平台,你会选 GPU 还是 TPU?
本文转载自Halo咯咯 作者:基咯咯
