Modern AI altyapısı seçimleri sık sık “GPU mu, TPU mu?” sorusuna indirgenir. 

Bu yazı, hem teknik farkları hem de uygulama bazlı tavsiyeleri — özellikle LLM’ler ve büyük ölçekli eğitim/çıkarım iş yükleri için — açık, pratik ve örneklerle anlatır.

Neden kıyaslıyoruz?

GPU’lar genel amaçlı hızlandırıcılar olarak esnekliğiyle öne çıkar.

TPU’lar ise Google’ın yapay zekâ için özel tasarlanmış hızlandırıcılarıdır ve belirli iş yüklerinde yüksek verim sağlar.

Bu iki seçenek arasındaki doğru tercih; performans, enerji verimliliği, maliyet, yazılım ekosistemi ve operasyonel ihtiyaçların birleşimine bağlıdır. 

Mimari Farklar — Temel Teknik Noktalar

GPU

• SIMD / tensör çekirdekleri ile geniş bir uygulama yelpazesine hizmet eder.
• CUDA, PyTorch, TensorFlow gibi zengin yazılım desteği sayesinde araştırma ve üretim arasında az sürtüşme olur. 

TPU

• Matris / systolic-array odaklı; belirli lineer cebir işlemlerini çok hızlı yapacak şekilde tasarlanmıştır.
• Genellikle TensorFlow / XLA / JAX ile sıkı entegrasyon sağlanır; bu da bazı optimizasyonlarda büyük kazanımlar sunar. 

Ham Performans ve Bellek — Gerçek Dünyada Ne Görülüyor?

NVIDIA sunucuları (ör. H100/H200 serisi) yüksek FLOPS ve geniş HBM bellek bant genişliği sunarak çok çeşitli eğitim ve çıkarım iş yüklerinde güçlü ham performans sağlar. Bu GPU’lar, özellikle tek-düğüm ve çoklu-GPU NVLink kümelerinde etkili. 

Google’ın en yeni TPU jenerasyonları (geniş ölçekli pod’larda kullanılan Ironwood / Trillium vb.) büyük model eğitiminde ve çıkarımda ölçek ve maliyet açısından önemli avantajlar sunuyor; bazı senaryolarda TPU pod’ları, eşdeğer GPU kümelerine kıyasla daha iyi fiyat/performans sağlayabiliyor. 

Gerçek testler gösteriyor ki, token başına maliyet ve uzun süreli ön eğitim iş yüklerinde bazı TPU tipleri (v5/v5p vb.) H100’e kıyasla %10–25 aralığında daha iyi “tokens per dollar” sağlayabiliyor — özellikle büyük, uzun süreli eğitim koşullarında. Bu sonuçlar iş yükü detaylarına göre değişir. 

Yazılım ve Ekosistem: Geliştirici Deneyimi

GPU ekosistemi 

• CUDA + PyTorch, araştırma için fiili kabul görmüş yoldur: hızlı yineleme, özel çekirdekler, yaygın topluluk araçları ve daha kolay şirket içi benimseme. Araştırma, ince ayar ve özel işlemler gerektiren iş yükleri için mükemmeldir.

GPU ekosistemi 

• En yüksek verimlilik için TensorFlow/XLA veya JAX ile birlikte kullanılması önerilir. Karmaşık PyTorch yığınlarını XLA'ya dönüştürmek çaba gerektirebilir, ancak yazılım optimize edildiğinde büyük ölçekli çalışmalarda elde edilen fayda önemli olabilir.

Maliyet, Enerji ve Operasyonel Hususlar

• Kısa süreli deneyler/araştırmalar: Esneklik ve daha hızlı yineleme döngüleri nedeniyle GPU'lar genellikle kazanır.
• Hiper ölçekte uzun süreli ön eğitim: TPU'lar (bulut TPU pod teklifleri) genellikle ölçekte daha iyi fiyat/performans ve güç verimliliği sunar ve çok büyük işlerde token başına düşen maliyeti düşürür.
• Yerinde mi bulut mu: TPU'lar öncelikle yönetilen bulut teklifleri (Google Cloud TPU/Hiperbilgisayar altyapısı) olarak mevcuttur; GPU'lar hem yerinde hem de bulutta mevcuttur ve daha fazla dağıtım seçeneği sunar.

Hangi Durumda Hangisini Seçmelisiniz? (Pratik Rehber)

EĞİTİM — çok büyük modeller (70B+):

• Eğer bütçe ve ölçek kritikse ve Google Cloud/TPU pod’larına erişiminiz varsa → TPU pod’ları ekonomik avantaj sağlayabilir.
• On-premise fazla esneklik gerekiyorsa veya Blackwell/H200 gibi GPU’lara yatırımınız varsa → GPU tabanlı çok düğümlü kümeler tercih edilir. 

FİNE-TUNING / ARAŞTIRMA — hızlı iterasyon gereksinimi:

• GPU's — daha hızlı yineleme, daha kolay hata ayıklama ve daha geniş üçüncü taraf kütüphane desteği.

ÇIKARIM — yüksek hacim, düşük gecikme:

• TPU’lar ölçeklendirilebilir pod çözümlerle maliyet/performans avantajı sağlayabilir. Ancak gecikme ve tek-istek performans gereksinimlerine göre GPU tabanlı çıkarım donanımları da daha uygun olabilir. 

YAZILIM UYUMLULUĞU VE TALEP:

• Mevcut altyapınız CUDA / PyTorch odaklıysa GPU seçimi geçiş maliyetini azaltır.
• TensorFlow / JAX’ta derinlemesine optimizasyon yapabiliyorsanız TPU’dan kazanım elde edebilirsiniz. 

Dağıtım Senaryoları — Bulut vs On-Prem

Bulut (TPU avantajı):

• Hızlı ölçek, pod erişimi, yönetilen hizmetlerin getirdiği operasyonel kolaylık. 

On-prem (GPU avantajı):

• Veri egemenliği, düşük gecikme, fiziksel erişim ve daha geniş yazılım esnekliği. 

Özet Tavsiye (Kısa)

• Araştırma + hızlı deney: GPU (esneklik). 
• Büyük ölçekli, uzun süreli ön eğitim veya çok yüksek çıkarım hacmi (bulut pod’ları): TPU (maliyet/ölçek avantajı). 
• Hibrit yaklaşım: kritik kısımları on-prem GPU ile tutup, büyük eğitimleri bulut TPU pod’larında çalıştırmak çoğu ekip için ideal olabilir. 

Sonuç

GPU ve TPU birbirinin yerine geçecek kadar benzer değil; her ikisinin de güçlü olduğu alanlar var. Doğru seçim iş yükünüzün karakterine, bütçenize, yazılım ekibinizin uzmanlığına ve operasyonel gereksinimlerinize bağlıdır. Ölçek, maliyet, gecikme gereksinimi ve yazılım ekosistemi faktörlerini birlikte değerlendirerek karar verin.