ในขณะที่ TPUs มีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับ tensorflow มากที่สุดเนื่องจากการรวมและการเพิ่มประสิทธิภาพของพวกเขาอย่างแน่นหนาสำหรับการดำเนินการ tensorflow พวกเขาสามารถรวมเข้ากับเฟรมเวิร์ก AI อื่น ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การสนับสนุนสำหรับเฟรมเวิร์กอื่น ๆ :
- JAX: นอกเหนือจาก TENSORFLOW แล้ว TPU ยังได้รับการสนับสนุนโดย JAX ซึ่งเป็นห้องสมุดประสิทธิภาพสูงสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ JAX จัดเตรียม APIs สำหรับการกำหนดและฝึกอบรมเครือข่ายประสาทและสนับสนุนการสร้างความแตกต่างโดยอัตโนมัติและการเร่งความเร็วใน TPUs [1] [2]
- Pytorch: Google Cloud TPUs สนับสนุน Pytorch ทำให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จาก TPU สำหรับโครงการที่ใช้ Pytorch การรวมนี้ช่วยให้ผู้ใช้ Pytorch ได้รับประโยชน์จากประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของ TPU สำหรับปริมาณงาน AI ขนาดใหญ่ [3] [5]
ความท้าทายและโอกาสในการบูรณาการ:
- ในขณะที่ TPUs มีให้บริการเป็นหลักผ่าน Google Cloud Platform (GCP) การรวมเข้ากับเฟรมเวิร์กเช่น Pytorch และ JAX ขยายการใช้งานเกินกว่า TensorFlow อย่างไรก็ตามระบบนิเวศและการสนับสนุนชุมชนสำหรับ TPU นั้นมีศูนย์กลางอยู่ที่บริการของ Google มากขึ้นเมื่อเทียบกับ GPU ซึ่งได้รับการสนับสนุนที่กว้างขึ้นในกรอบและผู้ขายที่หลากหลาย [1] [3]
- สำหรับเฟรมเวิร์กที่ไม่ได้รับการสนับสนุนโดย TPU เช่น Keras หรือ MXNET การรวมอาจต้องใช้การตั้งค่าเพิ่มเติมหรือใช้เฟรมเวิร์กที่รองรับเช่น TensorFlow เป็นแบ็กเอนด์ [6]
โดยรวมแล้ว TPU สามารถรวมเข้ากับเฟรมเวิร์ก AI อื่น ๆ ได้ แต่ศักยภาพเต็มรูปแบบของพวกเขามักจะรับรู้ภายในระบบนิเวศของ Google โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับ TensorFlow และ JAX การพัฒนาล่าสุดทำให้ TPU มีความหลากหลายมากขึ้นโดยการสนับสนุน Pytorch ซึ่งขยายการบังคับใช้ของพวกเขาในกรอบที่แตกต่างกัน
การอ้างอิง:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-a-comprehensi
[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/artificial-intelligence-framework/