텐서 프로세싱 장치 (TPU)를 비 텐서 플로우 프레임 워크와 통합하는 데 몇 가지 문제가 발생합니다.
1. 제한된 프레임 워크 지원 : TPU는 Tensorflow와 깊이 통합되어 Pytorch 또는 MXNet과 같은 다른 프레임 워크와 함께 사용하기가 어렵습니다. 이러한 프레임 워크는 TPU의 전력을 효과적으로 활용하기 위해 코드 또는 특정 라이브러리를 수정해야 할 수 있습니다 [1] [3].
2. 맞춤형 하드웨어 아키텍처 : TPU에는 사용자 정의 된 저급 하드웨어 아키텍처 및 명령어 세트가있어 GPU에 비해 하드웨어 수준에서 프로그래밍하기가 더 어려워집니다. 이러한 복잡성은 개발자가 고급 API에 의존해야하며, 이는 텐서 플로 외부에서 잘지지되지 않을 수 있습니다 [3].
3. 최적화 과제 : TPU에서 피크 성능을 달성하려면 AI 모델을 구체적으로 최적화해야합니다. 이것은 TPU와 동일한 수준의 통합을 갖지 않는 다른 프레임 워크에서 전환 할 때 특히 어려울 수 있습니다 [5].
4. 소프트웨어 생태계 적응 : 라이브러리 및 프레임 워크를 포함한 기존 소프트웨어 생태계는 종종 TPU의 기능을 완전히 활용하기 위해 광범위한 적응이 필요합니다. 여기에는 프레임 워크 또는 모델의 부분을 다시 작성하여 TPU의 최적화 된 작업과 일치하는 것이 포함될 수 있습니다 [5].
5. 데이터 파이프 라인 및 작업 : TPU에는 고유 입력 파이프 라인이 있으며 희소 텐서 임베드와 같은 특정 작업에 대한 특정 처리가 필요합니다. 이러한 요구 사항은 이러한 기능을 기본적으로 지원하지 않는 프레임 워크의 통합 프로세스를 복잡하게 만들 수 있습니다 [2].
인용 :[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-nit-tpu-by-will-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-ai-cormencive-guide-to-their-roles-n-mimpact-on-artificial-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-experimental-preprocessing