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  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마이그레이션 체크리스트(비용 최적화·에러 해결·분산 레시피) TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마 이그레이션 체크리스트 저는 연구와 서비스 운영 환경을 모두 경험하며 TPU v4 로 이전해 본 실전 노하우를 정리했습니다. 아래 구조대로 따라가면 호환성 점검부터 비용 최적화, 분산 학습까지 한 번에 정리됩니다. 공식 TPU 문서 PyTorch/XLA 가이드 JAX 문서 TensorFlow TPU 가이드 Table of Contents TPU v4 벤치마크: JAX vs PyTorch/XLA vs TensorFlow GPU→TPU v4 7일 마이그레이션 스프린트 비용 최적화: 1에폭 비용 절반으로 XLA 에러 20선 & 즉시 복구 레시피 대형 모델 분산 레시피: pjit·FSDP·TPUStrategy 호환성 & 체크리스트(연산자·데이터·전략) 사례 3~4선: 국내·해외·히스토리 FAQ TPU v4 벤치마크: JAX vs PyTorch/XLA vs TensorFlow 같은 조건에서 프레임워크만 바꿔도 스루풋과 비용이 달라집니다. 저는 이미지(ResNet-50), 언어(BERT-base), 생성(Llama-7B)로 나눠 실험해 비교했습니다. 항목 JAX PyTorch/XLA TensorFlow 워밍업/컴파일 안정성 빠른 컴파일, pjit 유연 안정적이나 mark_step 숙지 필요 tf.functio...

"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." TPU v5e vs v4 vs Ironwood 성능·비용·워크로드 최적 선택 가이드(실사용 TCO 중심) TPU v5e vs v4 vs Ironwood 성능·비용·워크로드 선택법 — TCO 중심 실전 가이드 현업 벤치마크를 바탕으로, 단순 요금이 아닌 총소유비용(TCO) 과 컨버전스 시간 을 기준으로 TPU를  고르는 구조를 정리했습니다. 직접 구축·운영하며 얻은 시행착오와 체크리스트를 담았습니다. Google Cloud TPU 공식 안내 클라우드 비용 계산기 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·네트워크 까지 더한 TCO 를 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...