Vaikka TPU: t liittyvät läheisimmin tensorflowiin, koska niiden tiukka integraatio ja optimointi tensorflow -operaatioihin voidaan todellakin integroida tehokkaasti muihin AI -kehyksiin.
Tuki muille kehyksille:
- JAX: Tensorflow: n lisäksi TPU: ta tukee myös Jax, korkean suorituskyvyn kirjasto koneoppimiseen ja tieteelliseen laskentaan. Jax tarjoaa sovellusliittymät hermoverkkojen määrittelemiseen ja kouluttamiseen ja tukee automaattista erilaistumista ja kiihtyvyyttä TPU: lla [1] [2].
- Pytorch: Google Cloud TPU: t tukevat nyt Pytorchia, jolloin käyttäjät voivat hyödyntää Pytorch-pohjaisten projektien TPU: ta. Tämä integrointi antaa Pytorch -käyttäjille mahdollisuuden hyötyä TPU: n suorituskyvystä ja skaalautuvuudesta suurille AI -työmäärille [3] [5].
Integraatiohaasteet ja mahdollisuudet:
- Vaikka TPU: t ovat ensisijaisesti saatavana Google Cloud Platform (GCP) kautta, niiden integrointi kehyksiin, kuten Pytorch ja Jax TPU: n ekosysteemi ja yhteisötuki ovat kuitenkin keskitetty Googlen palveluiden ympärille verrattuna GPU: iin, joilla on laajempi tuki eri puitteissa ja myyjissä [1] [3].
- Kehyksille, joita TPU: t, kuten keras tai MXNet, ei tue natiivisesti, integrointi saattaa vaatia lisäasetuksia tai tuetun kehyksen käyttämistä, kuten Tensorflow, taustaohjelmana [6].
Kaiken kaikkiaan TPU: t voidaan integroida muihin AI -kehyksiin, mutta niiden koko potentiaali toteutetaan usein Google -ekosysteemissä, etenkin Tensorflowin ja Jaxin kanssa. Viimeaikainen kehitys on tehnyt TPU: sta monipuolisemman tukemalla Pytorchia, mikä laajentaa niiden sovellettavuutta eri puitteissa.
Viittaukset:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
.
[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/