Ehkki TPU -d on tensorflowi tiheda integreerimise ja tensorflow -toimingute optimeerimise tõttu kõige tihedamalt seotud, saab neid tõepoolest tõhusalt integreerida teiste AI raamistikega.
Tugi muude raamistike jaoks:
- Jax: Lisaks Tensorflow'le toetab TPU-sid ka Jax, kõrgjõudlusega raamatukogu masinõppe ja teadusliku andmetöötluse jaoks. Jax pakub API -sid närvivõrkude määratlemiseks ja koolitamiseks ning toetab TPU -de automaatset diferentseerumist ja kiirendust [1] [2].
- Pytorch: Google Cloud TPUS toetab nüüd Pytorchit, võimaldades kasutajatel kasutada TPU-sid Pytorch-põhiste projektide jaoks. See integratsioon võimaldab Pytorchi kasutajatel kasu TPU jõudlusest ja mastaapsusest suurte AI töökoormuste korral [3] [5].
Integreerimise väljakutsed ja võimalused:
- Kuigi TPU -d on peamiselt saadaval Google Cloud Platformi (GCP) kaudu, laiendab nende integreerimine selliste raamistikestega nagu Pytorch ja JAX nende kasutatavust tensorflow kaugemale. Kuid ökosüsteemi ja kogukonna tugi TPU -dele on Google'i teenuste ümber aga rohkem tsentraliseeritud võrreldes GPU -dega, millel on laiem tugi erinevate raamistike ja müüjate vahel [1] [3].
- TPU -de, näiteks Kerase või MXNET -i poolt ei toeta raamistike jaoks, võib integratsioon vajada täiendavat seadistamist või toetatud raamistikut nagu tensorflow taustaprogrammina [6].
Üldiselt saab TPU -sid integreerida teiste AI raamistikega, kuid nende täielik potentsiaal realiseerub Google'i ökosüsteemis sageli, eriti Tensorflow ja Jaxi puhul. Viimased arengud on muutnud TPU -d mitmekülgsemaks, toetades Pytorchi, mis laiendab nende rakendatavust erinevates raamistikestes.
Tsitaadid:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
]
[3] https://cloud.google.com/tpu
]
[5] https://pytorch.org/xla/release/r2.6/accelerators/tpu.html
[6] https://www.upwork.com/resources/top-machine-liorning-frameworks
[7] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[8] https://clockwise.software/blog/artificial-telligence-framework/