TPU는 Tensorflow 작업에 대한 엄격한 통합 및 최적화로 인해 Tensorflow와 가장 밀접한 관련이 있지만 실제로 다른 AI 프레임 워크와 효과적으로 통합 될 수 있습니다.
다른 프레임 워크 지원 :
-Jax : Tensorflow 외에도 TPU는 기계 학습 및 과학 컴퓨팅을위한 고성능 라이브러리 인 JAX에 의해 지원됩니다. JAX는 신경망을 정의하고 교육하기위한 API를 제공하고 TPU의 자동 차별화 및 가속도를 지원합니다 [1] [2].
-Pytorch : Google Cloud TPU는 이제 Pytorch를 지원하여 사용자가 Pytorch 기반 프로젝트의 TPU를 활용할 수 있도록합니다. 이 통합을 통해 Pytorch 사용자는 대규모 AI 워크로드에 대한 TPU의 성능 및 확장 성으로부터 이익을 얻을 수 있습니다 [3] [5].
통합 문제 및 기회 :
-TPU는 주로 GCP (Google Cloud Platform)를 통해 제공되지만 Pytorch 및 JAX와 같은 프레임 워크와의 통합은 TensorFlow 이상의 유용성을 확장합니다. 그러나 TPU에 대한 생태계와 커뮤니티 지원은 GPU에 비해 Google 서비스를 중심으로하여 다양한 프레임 워크 및 공급 업체에서 광범위한 지원을 받고 있습니다 [1] [3].
- Keras 또는 MXNet과 같이 TPU에 의해 기본적으로 지원되지 않는 프레임 워크의 경우 통합은 추가 설정 또는 TensorFlow와 같은 지원되는 프레임 워크를 백엔드로 사용해야 할 수 있습니다 [6].
전반적으로 TPU는 다른 AI 프레임 워크와 통합 될 수 있지만 Google 생태계, 특히 Tensorflow 및 JAX에서 최대한의 잠재력이 실현됩니다. 최근의 개발로 인해 Pytorch를 지원함으로써 TPU가 더욱 다재다능하게 만들어졌으며, 이는 다양한 프레임 워크에서 적용 가능성을 넓 힙니다.
인용 :[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-ai-cormealgencious-guide-to-their-roles-n-trictificial-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://clockise.software/blog/artificial-intelligence-framework/