NVIDIA, AMD ou TPU: Qual GPU escolher para seu projeto de IA?

Publicado em 02 de julho de 2025

Com a crescente demanda por modelos de IA mais complexos e pesados, a escolha da GPU certa se tornou uma decisão estratégica para qualquer projeto de inteligência artificial. NVIDIA, AMD e Google (com suas TPUs) lideram esse mercado com abordagens diferentes em desempenho, ecossistema e custo-benefício.

Ecossistema e compatibilidade:

NVIDIA é amplamente adotada no ecossistema de IA devido ao CUDA, sua plataforma proprietária de computação paralela. Frameworks como TensorFlow, PyTorch, JAX e ferramentas de otimização como TensorRT funcionam de forma nativa com GPUs da NVIDIA, o que torna a experiência de desenvolvimento mais fluida e produtiva.

AMD tem evoluído com sua iniciativa ROCm (Radeon Open Compute), compatível principalmente com PyTorch. Apesar dos avanços, ainda encontra resistência no suporte a frameworks mais variados e em ambientes com dependências mistas.

TPUs (Tensor Processing Units) do Google foram desenvolvidas sob medida para TensorFlow e JAX, e são otimizadas para tarefas específicas de treinamento e inferência. A desvantagem está na rigidez: estão disponíveis apenas na infraestrutura do Google Cloud e possuem menor flexibilidade com outras stacks.

Quem entrega mais perfomance?

NVIDIA é referência em performance. As GPUs A100, H100 e a mais recente, B100, entregam alto desempenho em modelos de larga escala com suporte a FP16, FP8 e Tensor Cores. Além disso, a arquitetura SXM permite comunicação acelerada entre GPUs, ideal para workloads distribuídos e LLMs.

AMD, com a linha MI300X, tem mostrado avanços significativos em processamento de IA. O desempenho bruto em FP16 e FP8 é competitivo, com excelente densidade de memória. No entanto, seu ecossistema ainda precisa evoluir para atingir o nível de integração e otimização da NVIDIA.

TPUs são eficientes em treinamento de modelos baseados em TensorFlow. Contudo, são acessadas apenas via Google Cloud, limitando personalização e testes locais.

Disponibilidade e flexibilidade:

• NVIDIA é a opção mais madura. Está amplamente disponível em nuvem, datacenters e servidores on-premise, o que facilita testes, escalabilidade e migração.
• AMD oferece uma boa relação custo-benefício em ambientes controlados. É uma opção interessante para workloads bem definidos e otimizados para PyTorch.
• TPU tem custo competitivo dentro do Google Cloud, mas com limitações de portabilidade e dependência total da infraestrutura do provedor. Ideal para quem já está 100% dentro desse ecossistema.

Qual escolher para seu projeto?

• Escolha NVIDIA se você busca performance estável, suporte completo a frameworks e flexibilidade para operar em nuvem ou localmente.
• A AMD não tem a mesma performance da NVIDIA, mas pode ser uma opção se precisa operar em ambientes controlados com workloads já preparados para ROCm.
• Prefira TPU se sua stack é totalmente baseada em TensorFlow/JAX e você já utiliza Google Cloud de forma intensiva.

IA de alta performance começa com a infraestrutura certa

Cada arquitetura tem seus pontos fortes. Entender seu perfil de projeto é essencial para não desperdiçar recursos e acelerar o tempo de entrega.

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