Cómo elegir entre GPUs y TPUs para entrenar transformers

El entrenamiento de transformers a gran escala requiere decisiones de infraestructura que afectan tiempo, coste y flexibilidad. Elegir entre GPUs y TPUs no es solo una cuestión de rendimiento bruto: depende del framework que uses, del tamaño del modelo, de si necesitas depurar o experimentar con arquitecturas personalizadas, y de dónde quieres desplegar (nube o local). En este artículo desgranamos las diferencias clave entre ambos aceleradores, con ejemplos prácticos y una guía para tomar la mejor decisión para tu proyecto.

Arquitectura y soporte de software: la base del rendimiento

TPUs

Diseño específico para ML: son ASICs (circuitos integrados para aplicación específica) diseñados por Google, optimizados para operaciones matriciales masivas mediante systolic arrays.

Integración con el ecosistema Google: funcionan de forma nativa con TensorFlow y JAX, y ofrecen un rendimiento excepcional en modelos Transformer cuando el flujo de trabajo encaja con ese stack.

GPUs

Procesador paralelo generalista: chips como los de NVIDIA combinan miles de núcleos con Tensor Cores y memoria de alta banda ancha, lo que las hace versátiles.

Compatibilidad amplia: soporte maduro para PyTorch, TensorFlow, JAX y herramientas como CUDA/cuDNN/ROCm, lo que facilita investigación, prototipado y despliegues heterogéneos.

Entrenamiento de transformers: rendimiento y escalado a gran escala

Rendimiento por escenario

• TPUs: brillan en throughput con batch grandes y en modelos optimizados para su arquitectura. Google TPU v5p y v5e muestran ventajas por token/proyecto en cargas tipo PaLM o Gemini, y TPU pods permiten escalar a miles de chips para modelos de cientos de miles de millones de parámetros.

• GPUs: ofrecen un rendimiento competitivo y más flexibilidad para lotes pequeños, modelos con formas dinámicas y operaciones personalizadas; arquitecturas como Blackwell B200 y H200 lideran benchmarks MLPerf en 2025 para entornos heterogéneos y PyTorch.

Escalabilidad práctica

• TPUs: escalado muy lineal dentro de Google Cloud (pods), ideal cuando tu pipeline está centrado en TensorFlow/JAX y necesitas minimizar coste/tiempo en entrenamientos gigantes.

• GPUs: desplegables en múltiples nubes, on‑premise y edge; su ecosistema facilita contenedores, frameworks de entrenamiento distribuido (DeepSpeed, Megatron-LM) y hardware multi‑vendor.

Coste y eficiencia energética: qué esperar

• TPUs: suelen ofrecer mejor performance-per-watt en cargas compatibles y pueden reducir el coste total de proyectos de entrenamiento masivo dentro de Google Cloud.

• GPUs: las generaciones recientes han mejorado eficiencia, pero para ejecuciones a ultra‑escala pueden implicar mayor consumo y costes superiores frente a TPUs optimizadas.

Casos de uso y limitaciones: elegir según la necesidad

• Cuando elegir TPU: quieres entrenar un LLM muy grande (p. ej. >100B parámetros) usando TensorFlow/JAX, buscas máxima eficiencia por token y tienes acceso a Google Cloud.

• Cuando elegir GPU: trabajas con PyTorch, experimental/iterativo, modelos con shapes dinámicos o necesitas despliegue on‑premise o en nubes diversas; además, la comunidad y soporte para modelos comerciales y open‑source (GPT, LLaMA, Claude, etc.) está muy consolidada en GPU.

Checklist práctico para decidir (rápido)

• Framework preferido: si es TensorFlow/JAX → TPU; si es PyTorch → GPU.

• Flexibilidad vs rendimiento: prioriza GPU para experimentación; TPU para throughput en producción a gran escala.

• Despliegue: necesitas on‑prem o multi‑cloud → GPU; quieres pod‑scale en Google Cloud → TPU.

• Coste/energía: presupuesto muy ajustado para entrenamientos masivos en Google Cloud → considera TPU v5e; para esfuerzos más modestos o locales → GPUs modernas.

Benchmarks 2025 y tendencias (lo que conviene saber)

En 2025 los líderes en benchmarks de entrenamiento incluyen la TPU v5p (altísimo throughput y eficiencia para modelos densos) y GPUs Blackwell B200 / H200 (máximo rendimiento en entornos PyTorch y multi‑GPU con NVLink). En la práctica, tanto TPUs como GPUs son capaces de entrenar transformers de última generación; la diferencia real la marca el workflow, el ecosistema y las necesidades operativas.

(Resumen y análisis basados en informes públicos y en la cobertura de la noticia original: MarkTechPost.)

Cómo integrar esta decisión en tu proyecto sin perder tiempo ni presupuesto

• Evalúa un piloto corto: prueba con un subset de datos y dos configuraciones (GPU vs TPU) para medir coste/tiempo reales.

• Optimiza el modelo antes de escalar: estrategias como sharding, mixed precision (BF16/FP8) y optimizaciones de datos reducen el coste en ambos tipos de hardware.

• Considera entrenamiento híbrido: en algunos proyectos conviene prototipar en GPU (flexibilidad) y luego mover el entrenamiento a TPU pods para la fase de escalado final.

Cómo Aimoova puede ayudarte

En Aimoova acompañamos a empresas y profesionales en la selección e implementación de infraestructuras y flujos de trabajo optimizados para IA. Podemos:

• Diseñar una estrategia de entrenamiento que combine coste, tiempo y gobernanza de datos.

• Implementar pipelines reproducibles con herramientas low‑code/no‑code cuando sea viable, o infraestructura gestionada para entrenamientos a escala.

• Formar a tu equipo con programas de Formación en IA para que comprendan trade‑offs y puedan gestionar proyectos con independencia.

• Desplegar agentes y soluciones prácticas que aprovechen modelos entrenados (ver nuestros Agentes de IA) o integrar resultados en procesos automatizados mediante Automatizaciones y chatbots.

Siguiente paso práctico

Si estás empezando un proyecto con transformers o planteando escalar modelos existentes, lo más sensato es medir: define objetivos (latencia, coste, exactitud), ejecuta pruebas controladas y elige la opción que entregue el mejor balance para tu caso. En Aimoova podemos diseñar y ejecutar ese piloto, orientarte sobre proveedores cloud versus on‑prem y ayudarte a convertir los resultados en soluciones productivas.

Si quieres comparar configuraciones concretas para tu caso y recibir una propuesta adaptada, puedes contactarnos en Contacto o solicitar una consultoría breve para evaluar la opción más rentable y escalable para tu proyecto.