Integrace jednotek zpracování Tensoru (TPU) s rámci bez Tensorflow představuje několik výzev:
1. Omezená podpora rámce: TPU jsou hluboce integrovány s TensorFlow, takže je náročné je používat s jinými rámci, jako je Pytorch nebo MXNET. Tyto rámce mohou vyžadovat úpravy jejich kódu nebo konkrétních knihoven, aby efektivně využily sílu TPU [1] [3].
2. Přizpůsobená hardwarová architektura: TPU mají přizpůsobenou hardwarovou architekturu a instruktáž na nízké úrovni, což je ztěžuje programování na úrovni hardwaru ve srovnání s GPU. Tato složitost vyžaduje, aby se vývojáři spoléhali na API na vysoké úrovni, která nemusí být tak podporována mimo tensorflow [3].
3. optimalizační výzvy: Abychom dosáhli maximálního výkonu na TPU, musí být modely AI často optimalizovány. To může být zvláště náročné při přechodu z jiných rámců, které nemají stejnou úroveň integrace s TPU [5].
4. adaptace softwarového ekosystému: Stávající softwarové ekosystémy, včetně knihoven a rámců, často vyžadují rozsáhlou přizpůsobení, aby plně využila schopnosti TPU. To může zahrnovat přepisování částí rámce nebo modelu, aby bylo možné vyrovnat optimalizované operace TPU [5].
5. Datové potrubí a operace: TPU mají jedinečné vstupní potrubí a vyžadují konkrétní manipulaci pro určité operace, jako jsou řídké vložení tenzoru. Tyto požadavky mohou komplikovat integrační proces pro rámce, které tyto vlastnosti nepodporují [2].
Citace:[1] https://deepgram.com/ai-glossary/tensor-processing-Unit-tpu
[2] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
[3] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-limitations.html
[4] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a-tensor-processing-Unit-tpu-and-will-will-be-be-the-future-of-machine-learning /
[5] https://www.wevolver.com/article/npu-vs-tpu
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artficial-intelligence
[7] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[8] https://stackoverflow.com/questions/63302446/colabtpu-not-supporting-tf-2-3-0-tf-Keras-layers-experimentalProcessing