Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Vai TPU var efektīvi integrēt ar citiem AI ietvariem, izņemot TensorFlow


Vai TPU var efektīvi integrēt ar citiem AI ietvariem, izņemot TensorFlow


Kaut arī TPU ir visciešāk saistīta ar TensorFlow, pateicoties to stingrajai integrācijai un optimizācijai tensorploņu operācijām, tos patiešām var efektīvi integrēt ar citiem AI ietvariem.

Atbalsts citiem ietvariem:
- Jax: Papildus TensorFlow, TPU atbalsta arī Jax, augstas veiktspējas bibliotēka mašīnmācībai un zinātniskai skaitļošanai. Jax nodrošina API neironu tīklu noteikšanai un apmācībai un atbalsta automātisku diferenciāciju un TPU paātrinājumu [1] [2].
- Pytorch: Google Cloud TPU tagad atbalsta Pytorch, ļaujot lietotājiem piesaistīt TPU uz Pytorch balstītiem projektiem. Šī integrācija ļauj Pytorch lietotājiem gūt labumu no TPU veiktspējas un mērogojamības lielām AI darba slodzēm [3] [5].

Integrācijas izaicinājumi un iespējas:
- Lai gan TPU galvenokārt ir pieejami, izmantojot Google Cloud Platform (GCP), to integrācija ar tādiem ietvariem kā Pytorch un Jax paplašina savu lietojamību ārpus TensorFlow. Tomēr ekosistēmas un sabiedrības atbalsts TPU ir vairāk centralizēti ap Google pakalpojumiem, salīdzinot ar GPU, kuriem ir plašāks atbalsts dažādos ietvaros un pārdevējiem [1] [3].
- TPU, piemēram, Keras vai MXNET, ietvariem, kurus neatbalsta TPU, integrācijai var būt nepieciešama papildu iestatīšana vai tā atbalsta ietvara izmantošana, piemēram, TensorFlow kā aizmugures kā aizmugure [6].

Kopumā TPU var integrēt ar citiem AI ietvariem, taču to visu potenciālu bieži realizē Google ekosistēmā, īpaši ar TensorFlow un JAX. Jaunākie notikumi ir padarījuši TPU daudzpusīgāku, atbalstot Pytorch, kas paplašina to piemērojamību dažādos ietvaros.

Atsauces:
[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-compreivey- guide-to-their-roles-and-trimct-on-artifial-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-earning-frameworks
[7] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[8] https://cloclockwise.software/blog/articial-intelligence-framework/