Sementara TPU paling erat terkait dengan TensorFlow karena integrasi dan optimasi yang ketat untuk operasi TensorFlow, mereka memang dapat diintegrasikan secara efektif dengan kerangka AI lainnya.
Dukungan untuk kerangka kerja lainnya:
- JAX: Selain TensorFlow, TPU juga didukung oleh Jax, perpustakaan berkinerja tinggi untuk pembelajaran mesin dan komputasi ilmiah. JAX menyediakan API untuk mendefinisikan dan melatih jaringan saraf dan mendukung diferensiasi dan akselerasi otomatis pada TPU [1] [2].
- Pytorch: Google Cloud TPU sekarang mendukung Pytorch, memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan TPU untuk proyek berbasis Pytorch. Integrasi ini memungkinkan pengguna Pytorch untuk mendapatkan manfaat dari kinerja dan skalabilitas TPU untuk beban kerja AI besar [3] [5].
Tantangan dan peluang integrasi:
- Sementara TPU terutama tersedia melalui Google Cloud Platform (GCP), integrasi mereka dengan kerangka kerja seperti Pytorch dan Jax memperluas kegunaannya di luar TensorFlow. Namun, dukungan ekosistem dan masyarakat untuk TPU lebih terpusat di sekitar layanan Google dibandingkan dengan GPU, yang memiliki dukungan yang lebih luas di berbagai kerangka kerja dan vendor [1] [3].
- Untuk kerangka kerja yang tidak didukung secara asli oleh TPU, seperti keras atau mxnet, integrasi mungkin memerlukan pengaturan tambahan atau menggunakan kerangka kerja yang didukung seperti TensorFlow sebagai backend [6].
Secara keseluruhan, TPU dapat diintegrasikan dengan kerangka kerja AI lainnya, tetapi potensi penuh mereka sering direalisasikan dalam ekosistem Google, terutama dengan TensorFlow dan Jax. Perkembangan terbaru telah membuat TPU lebih fleksibel dengan mendukung Pytorch, yang memperluas penerapannya di berbagai kerangka kerja.
Kutipan:[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-dimpact-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/artitificial-intelligence-framework/