Zatímco TPU jsou nejvíce spojeny s Tensorflow kvůli jejich těsné integraci a optimalizaci pro operace Tensorflow, lze je skutečně účinně integrovat s jinými rámci AI.
Podpora pro jiné rámce:
- JAX: Kromě TensorFlow je TPU také podporován Jax, vysoce výkonná knihovna pro strojové učení a vědecké výpočetní techniky. JAX poskytuje API pro definování a trénink neuronových sítí a podporuje automatickou diferenciaci a zrychlení na TPU [1] [2].
- Pytorch: Google Cloud TPUS nyní podporuje Pytorch, což uživatelům umožňuje využívat TPU pro projekty založené na Pytorch. Tato integrace umožňuje uživatelům Pytorch těžit z výkonu a škálovatelnosti TPU pro velká pracovní zátěž AI [3] [5].
Integrační výzvy a příležitosti:
- Zatímco TPU jsou primárně dostupné prostřednictvím Google Cloud Platform (GCP), jejich integrace s rámcemi jako Pytorch a Jax rozšiřuje jejich použitelnost nad Tensorflow. Ekosystémová a komunitní podpora pro TPU jsou však ve srovnání s GPU centralizovanější ve srovnání s GPU, které mají širší podporu v různých rámcích a prodejcích [1] [3].
- Pro rámce, které nejsou nativně podporovány TPU, jako jsou Keras nebo MXNET, může integrace vyžadovat další nastavení nebo použití podporovaného rámce, jako je tensorflow jako backend [6].
Celkově lze TPU integrovat do jiných rámců AI, ale jejich plný potenciál je často realizován v ekosystému Google, zejména s Tensorflow a JAX. Nedávný vývoj učinil TPU všestrannější podporou Pytorch, což rozšiřuje jejich použitelnost v různých rámcích.
Citace:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-intelligence
[3] https://cloud.google.com/tpU
[4] https://bizety.com/2023/01/03/ai-Chips-npu-vs-tpu/
[5] https://pytorch.org/xla/release/r2.6/accelerators/tpu.html
[6] https://www.upwork.com/resources/top-machine-learning-frameworks
[7] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[8] https://clockwise.software/blog/artificial-intelligence-framework/