Si bien las TPU están más estrechamente asociadas con el flujo tensor debido a su estrecha integración y optimización para las operaciones de flujo de tensor, de hecho pueden integrarse efectivamente con otros marcos de IA.
Soporte para otros marcos:
- Jax: además de TensorFlow, las TPU también son compatibles con Jax, una biblioteca de alto rendimiento para el aprendizaje automático y la informática científica. Jax proporciona API para definir y capacitar a las redes neuronales y admite la diferenciación y aceleración automática en las TPU [1] [2].
- Pytorch: Google Cloud TPUS ahora admite Pytorch, lo que permite a los usuarios aprovechar las TPU para proyectos basados en Pytorch. Esta integración permite a los usuarios de Pytorch beneficiarse del rendimiento y la escalabilidad de las TPU para grandes cargas de trabajo de IA [3] [5].
Desafíos y oportunidades de integración:
- Si bien las TPU están disponibles principalmente a través de Google Cloud Platform (GCP), su integración con marcos como Pytorch y Jax expande su usabilidad más allá de TensorFlow. Sin embargo, el ecosistema y el apoyo comunitario para las TPU están más centralizados en los servicios de Google en comparación con las GPU, que tienen un apoyo más amplio en varios marcos y proveedores [1] [3].
- Para los marcos no compatibles de forma nativa por las TPU, como Keras o MXNet, la integración puede requerir una configuración adicional o usar un marco compatible como TensorFlow como un backend [6].
En general, las TPU se pueden integrar con otros marcos de IA, pero su máximo potencial a menudo se realiza dentro del ecosistema de Google, particularmente con TensorFlow y Jax. Los desarrollos recientes han hecho que las TPU sean más versátiles al apoyar a Pytorch, que amplía su aplicabilidad en diferentes marcos.
Citas:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevólver.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-lelarningframeworks
[7] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[8] https://clockwise.software/blog/artificial-intelligenceframework/