Google Cloud TPU v9 비용 최적화 가이드: Spot TPU·Mixed Precision·XLA Profiling
"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." Google Cloud TPU v9 비용 최적화 완전정복: 스팟 TPU·혼합정밀도·프로파일링 실전 가이드 Google Cloud TPU v9 비용 최적화 가이드: Spot TPU·Mixed Precision·XLA Profiling TPU v9 환경에서 학습·추론 단가를 낮추려면 **스팟 TPU 전략**, **혼합정밀도 적용**, **프로파일링 기반 병목 제거**가 핵심입니다. 본 글은 제가 실제 프로젝트를 운영하며 축적한 설정과 체크리스트를 바탕으로, 예산을 지키면서 성능을 유지·향상시키는 방법을 단계별로 정리합니다. 참고: 스팟(Preemptible) TPU는 온디맨드 대비 유의미하게 저렴하지만, 예고 없이 중단될 수 있습니다. 공식 문서에서 가격·중단 특성을 확인하세요. :contentReference[oaicite:0]{index=0} 실습 템플릿과 체크리스트 를 받아 비용 절감을 바로 시작해 보세요. 목차 Spot TPU로 위험 제어하며 단가 낮추기 BF16/FP8 혼합정밀도 안정화 체크리스트 XLA·TensorBoard 프로파일링으로 병목 제거 TPU v9에서 LoRA/QLoRA + 샤딩으로 튜닝 단가 절감 예산 고정형 운영: 스케줄·예약·오토스케일 사례·데이터: 최근 3년의 변화 FAQ Spot TPU(Preemptible) 비용 최적화 전략: 체크포인트·자동재시작·예약 조합 스팟 TPU는 **가격 우위**가 크지만, 중단 리스크가 있습니다. 체크포인트 주기 최적화와 재시작 자동화가 핵심이며, 필요 시 장·단기 예약(CUD 포함)으로 핵심 잡업의 안정성을 보강합니다. :contentReference[oaicite:1]{index=1} ...