TPU v5e vs v4 vs Ironwood 성능·비용·워크로드 선택법—TCO 중심 실전 가이드
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TPU v5e vs v4 vs Ironwood 성능·비용·워크로드 선택법 — TCO 중심 실전 가이드
현업 벤치마크를 바탕으로, 단순 요금이 아닌 총소유비용(TCO)과 컨버전스 시간을 기준으로 TPU를
고르는 구조를 정리했습니다. 직접 구축·운영하며 얻은 시행착오와 체크리스트를 담았습니다.
목차(Table of Contents)
- TPU v5e·v4·Ironwood 비용 구조와 TCO 계산
- 성능 해석: 스펙보다 컨버전스 시간
- 워크로드 매칭: 추론/학습/하이브리드 선택표
- CUDA → TPU 마이그레이션 7가지 함정
- 예산 시나리오: 1천만원으로 어디까지 가능한가
- 실전 사례 4가지와 인사이트
- FAQ
TPU v5e vs v4 vs Ironwood 비용 구조와 TCO 계산
시간당 요금만 보면 착시가 생깁니다. 저는 대기·리트라이·네트워크까지 더한 TCO를 기준으로 프로젝트를 판단합니다.
비용 항목 체크리스트 (토큰당/스텝당 환산)
- 컴퓨트 요금: 온디맨드·예약·스폿 혼합 전략
- 스토리지·I/O: 데이터 캐싱, 체크포인트 주기
- 네트워크: egress, 멀티리전 트래픽
- 운영 로스: 큐 대기, 실패 재시도, 유지보수
| 구분 | v5e | v4 | Ironwood | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 가성비 | 배치 추론 유리 | 균형형 | 고성능 | 워크로드 의존 |
| 스케일링 | 중간 규모 | 안정적 | 대규모 학습 | 통신 효율 중요 |
| 메모리/시퀀스 | 짧~중간 | 중간 | 긴 컨텍스트 | 모델/배치 크기 영향 |
TCO 미니 포뮬러 (현장용)
총비용 ≈ (스텝수 × 스텝시간 × 시간당요금) + (I/O + 네트워크 + 리트라이). 여기에 컨버전스에 필요한 스텝수가 가장 큰 변수입니다.
성능 해석: 스펙보다 ‘컨버전스 시간’ — 학습/추론 KPI 설정
초당 TFLOPS가 빨라도, 목표 정확도 도달 시간이 길면 TCO는 커집니다. 저는 스텝 시간·스케일링 효율·실패율을 함께 본다.
LLM 파인튜닝 (컨텍스트 4k/16k 비교 관점)
- 혼합정밀·시퀀스 전략으로 메모리 여유 확보
- AllReduce/AllToAll 통신 병목 사전 점검
대량 배치 추론 (SLA·지연·토큰당 비용)
- 배치 크기 튜닝과 큐 지연 최소화
- 캐시·프롬프트 재사용으로 비용 절감
워크로드 매칭표 — 추론이냐 학습이냐, 하드웨어는 나중
| 워크로드 | 권장 | 대안 | 주의 |
|---|---|---|---|
| 대량 배치 추론 | v5e | v4 | 토큰 캐시·지연 관리 |
| 중규모 파인튜닝 | v5e/v4 | Ironwood(시간 단축) | 체크포인트 주기 |
| 초대형 프리트레이닝 | Ironwood | v4(예산 제한) | 네트워크·통신 효율 |
| 멀티모달(비전+텍스트) | v4/Ironwood | v5e(입출력 최적화) | I/O 병목 제거 |
피해야 할 조합
- 고지연 민감 + 원격 스토리지 병목
- 긴 시퀀스 + 메모리 여유 없음
CUDA → TPU 마이그레이션 7가지 함정과 우회로
- 커스텀 CUDA 커널: XLA/PJRT로 대체 경로 설계
- 통신 패턴: 집단연산 최적화(AllReduce/AllToAll)
- 메모리 파편화: 시퀀스·패딩 정책 정비
- 데이터 로더: 캐싱·프리패치
- 체크포인트: 포맷 호환·변환 스크립트
- 정밀도: 혼합정밀·로스 스케일링
- 프로파일링: 병목·리트라이 원인 추적
예산 시나리오 시뮬레이션 — 같은 돈, 다른 결과
예산 고정 후 모델·데이터·마감일을 바꾸며 달라지는 비용/시간을 비교합니다. 프리셋으로 시작하고 실측치로 보정하세요.
- 스타트업 MVP: 중형 LLM 파인튜닝 + 경량 추론 배포
- 엔터프라이즈 PoC: 멀티모달·데이터 I/O 최적화
- 리서치 스케일업: 스텝 상한·학습률 스케줄러
절약 레버 5가지
- 예약/스폿 혼합, 자동 중단·재개
- 시퀀스·배치·체크포인트 주기 최적화
- 데이터 로컬리티·캐시
- 혼합정밀·커스텀 콜렉티브
- 실패율 관리(리트라이 비용 절감)
실전 사례 4가지 — 최근 트렌드에서 배운 점
- 대규모 배치 추론 전환: GPU 대비 동일 예산에서 응답지연 안정화와 토큰당 비용 하락을 확인.
- 긴 컨텍스트 파인튜닝: 통신 효율 개선으로 스텝 시간이 짧아져 컨버전스 단축.
- 멀티모달 비전·텍스트: I/O 캐시 도입 후 학습 속도 변동성 감소.
- 마이그레이션 프로젝트: 커스텀 커널 제거·XLA 전환으로 유지보수 리스크 축소.
FAQ — 현장에서 자주 받는 질문 정리
Q. v5e·v4·Ironwood 중 무엇이 가장 저렴합니까?
프로젝트 TCO가 관건입니다. 스텝 시간과 실패율, I/O 비용까지 더해 비교하세요.
Q. 추론 전용이면 무조건 v5e가 맞나요?
대량 배치·SLA 기준이면 유리합니다. 다만 지연·캐시 전략이 맞지 않으면 대안 검토가 필요합니다.
Q. 마이그레이션 난이도는?
커스텀 CUDA 비중, 통신 패턴 복잡도에 좌우됩니다. PJRT/XLA로 점진 전환이 안전합니다.
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