이슈머니

  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." Google TPU v5e·v5p vs H100 벤치마크: LLM 추론·Diffusion 성능/비용/지연 종합 가이드 Google TPU v5e·v5p vs NVIDIA H100 벤치마크 : LLM 추론 & Diffusion 실사용 성능·비용· 지연 총정리 내가 직접 설계한 동일 조건 테스트로, **p99 지연**, **토큰/초**, **스루풋/달러**를 한눈에 비교했습니다. 서비스 운영 관점에서 **TTFT(첫 토큰 지연)**, 오토스케일, 캐시 전략까지 현실 지표로 풀어냅니다. 요약 : 조직이 의사결정에 바로 쓸 수 있도록 비용·속도·품질 3축을 축약 지표로 정리합니다. 데이터·스크립트는 하단에서 내려받을 수 있습니다. Table of Contents 벤치마크 방법론 & 변수 통제 LLM 추론: 비용 대비 성능 Diffusion 이미지 생성: 속도·품질 최적화 p99 지연 낮추는 아키텍처 패턴 미세튜닝 경제학: LoRA/QLoRA on v5e 사례 연구 & 최신 통계 FAQ 자료 내려받기 & 참고 링크 비용 비교가 급하다면? 아래 캐러셀에서 워크로드에 맞는 구성을 빠르게 살펴보세요. 벤치마크 방법론 과 변수 통제 (재현성 보장) 동일 프롬프트·동일 데이터 경로에서 **Llama 3.x 8B/70B, Qwen 14B**를 대상으로 FP8·INT8·AWQ를 비교합니다. 배치·동시성·KV 캐시 on/off·샤딩 수를 교차 실험하여 편차를 최소화했습니다. 환경은 v5e·v5p·H100 동급 가격대 노드로 맞췄고, 오토스케일 설정은 냉·온 스타트 모두 포함했습니다. 관측 지표는 **TTFT, TPS, p50/p95/p99, 장애율, 전력/요청**입니다. 테스트 매트릭스 ...

  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." Cloud TPU 가격·요금제 완벽 가이드: 온디맨드 vs 예약 vs 스팟(프리엠티블) 비용 최적화 전략 Cloud TPU 가격·요금제 완벽 가이드: 온디맨드 vs 예약 vs 스팟(프리엠티블) 비용 최적화 한 줄 요약 : 같은 모델이라도 요금제 선택에 따라 학습 완료 비용이 크게 달라집니다. 아래 순서대로 따라오면, 처음 시작하는 분도 **TPU 비용 구조**를 빠르게 파악하고 **최저 TCO**를 설계할 수 있습니다. Table of Contents TPU 요금제 구조 한눈에 보기 온디맨드: 즉시 가용성 vs 비용 예약(Committed Use/Reservation): 할인과 조건 스팟(프리엠티블): 초저가의 대가와 생존 전략 TPU v4·v5e·v5p 선택 가이드 TCO 계산법: 숨은 비용까지 실전 사례·데이터(국내/해외) FAQ Cloud TPU 가격 구조 한눈에: 요금제 핵심 과 비용 변수 요금제 축 : 온디맨드(유연성), 예약(할인), 스팟(최저가·선점 위험). 리소스 축 : v4 / v5e / v5p, Slice · Pod , 메모리/네트워킹. 숨은 비용 : 스토리지(I/O), 네트워크 이그레스, 체크포인트 저장, 실패 리트라이. 목표 : 일정 내 완료 시간과 예산 사이 최적점 찾기(=TCO 최소화). H2. 온디맨드 TPU 요금: 즉시 가동 , 짧은 프로젝트에 유리 대기 없이 바로 학습을 돌릴 때 적합합니다. 실험을 빈번히 바꾸는 **리서치 단계**에 특히 편합니다. 장점 : 유연성, 최소 약정. 실패 후 재시도 비용 예측이 단순. 단점 : 단가가 가장 높음. 장기·대규모엔 비효율. 서브 키워드 : TPU 실시간 가용성, 단기 프로젝트 비용 H2. 예약...