Mitkä ovat tärkeimmät haasteet integroidut TPU: t muihin kuin tensorflow-kehyksiin

1. Rajoitettu kehystuki: TPU: t ovat syvästi integroituja tensorflow -ohjelmaan, mikä tekee niistä haastavaa käyttää niitä muiden kehysten, kuten Pytorch tai MXNet, kanssa. Nämä kehykset voivat vaatia koodinsa tai tiettyjen kirjastojen muutoksia TPU: n tehokkaan voiman hyödyntämiseksi [1] [3].

2. Räätälöity laitteistoarkkitehtuuri: TPU: lla on räätälöity matalan tason laitteistoarkkitehtuuri ja ohjeet, mikä vaikeuttaa niiden ohjelmointia laitteistotasolla verrattuna GPU: iin. Tämä monimutkaisuus vaatii kehittäjiä luottamaan korkean tason sovellusliittymiin, joita ei ehkä tueta yhtä hyvin Tensorflowin ulkopuolella [3].

3. Optimointihaasteet: TPUS: n huipputehokkuuden saavuttamiseksi AI -mallit on usein optimoitava. Tämä voi olla erityisen haastavaa siirtyessään muista puitteista, joilla ei ole samaa integraatiotasoa TPU: n kanssa [5].

4. Ohjelmistoekosysteemin mukauttaminen: Nykyiset ohjelmistoekosysteemit, mukaan lukien kirjastot ja kehykset, vaativat usein laajan sopeutumisen TPU: n ominaisuuksien hyödyntämiseksi kokonaan. Tähän voi kuulua kehyksen tai mallin osien uudelleenkirjoittaminen TPU: n optimoitujen toimintojen mukauttamiseksi [5].

5. Data -putkilinja ja -toiminnot: TPU: lla on ainutlaatuisia syöttöputkistoja ja ne vaativat tiettyjen toimintojen, kuten harvan tensorin upotusten, erityistä käsittelyä. Nämä vaatimukset voivat vaikeuttaa integrointiprosessia puitteissa, jotka eivät tue natiivisesti näitä ominaisuuksia [2].