“GPU与TPU怎么选？”不能只看性能差异，而是要全面考量生态与成本。
• 硬件指标：TPU理论上更优
- 价格约4$/小时，远低于H100的10$/小时
- 更大缓存和带宽，模型FLOPs利用率更高
• 生态系统：GPU灵活性与成熟度难以替代
- 15年以上CUDA生态，绝大多数ML框架首选GPU
- 丰富调试工具，工程师熟悉堆栈，支持多场景需求（训练、推理、实验、调试）
• 工作负载差异：
- 研究与快速迭代优选GPU，适应多变需求
- 稳定生产环境和已知模型优选TPU，追求成本效率
• 迁移成本：切换TPU意味着重构工具链、调试流程和优化策略，团队往往承担不起这笔“隐性”开销
• 商业决策优先级：
- 开发者生产力、招聘难度、时间成本往往比单纯硬件性能更重要
- 领导层更看重“快速上市”而非极限优化
• 本质启示：技术领先≠市场赢家，网络效应和生态锁定决定了主导地位
- Google硬件技术领先，但NVIDIA构建了更强大的开发者平台与生态
了解真正驱动技术选择的因素，远超表面硬件参数。面试时，展示你对成本、灵活性及生态系统的深刻理解，才能脱颖而出。
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