Ar TPU gali būti veiksmingai integruotas su kitomis AI sistemomis, išskyrus „Tensorflow“

Palaikymas kitoms rėmams:
- JAX: Be „Tensorflow“, TPU taip pat palaiko „Jax“, aukštos kokybės mašinų mokymosi ir mokslinio skaičiavimo biblioteka. JAX teikia API neuroninių tinklų apibrėžimui ir mokymui ir palaiko automatinį TPU diferenciaciją ir pagreitį [1] [2].
- „Pytorch“: „Google Cloud TPUS“ dabar palaiko „Pytorch“, leisdamas vartotojams panaudoti TPU „Pytorch“ pagrindu sukurtus projektus. Ši integracija leidžia „Pytorch“ vartotojams naudotis TPU našumu ir masteliu dideliems AI darbo krūviams [3] [5].

Integracijos iššūkiai ir galimybės:
- Nors TPU pirmiausia galima įsigyti per „Google Cloud“ platformą (GCP), jų integracija su tokiomis rėmais kaip „Pytorch“ ir „Jax“ išplečia jų naudojimą už „Tensorflow“. Tačiau ekosistema ir bendruomenės palaikymas TPU yra labiau centralizuotas „Google“ paslaugose, palyginti su GPU, kurie turi platesnį palaikymą įvairiose sistemose ir pardavėjuose [1] [3].
- Kad rėmai, kuriems nepalaiko TPU, pavyzdžiui, „Keras“ ar „MXNET“, integracijai gali prireikti papildomos sąrankos arba naudojant palaikomą sistemą, tokią kaip „TensorFlow“ kaip užpakalinę dalį [6].

Apskritai, TPU gali būti integruotas su kitomis AI sistemomis, tačiau visas jų potencialas dažnai realizuojamas „Google“ ekosistemoje, ypač naudojant „TensorFlow“ ir „Jax“. Naujausi pokyčiai padarė TPU universalesnį palaikant „Pytorch“, o tai praplečia jų pritaikomumą įvairiose sistemose.