A integração de unidades de processamento de tensores (TPUs) com estruturas não-tensorflow apresenta vários desafios:
1. Suporte de estrutura limitada: as TPUs são profundamente integradas ao TensorFlow, tornando -as difíceis usá -las com outras estruturas como Pytorch ou MXNET. Essas estruturas podem exigir modificações em seu código ou bibliotecas específicas para aproveitar o poder das TPUs de maneira eficaz [1] [3].
2. Arquitetura de hardware personalizada: as TPUs possuem uma arquitetura de hardware de baixo nível personalizada e conjunto de instruções, o que as torna mais difíceis de programar no nível do hardware em comparação com as GPUs. Essa complexidade exige que os desenvolvedores dependam de APIs de alto nível, que podem não ser tão bem apoiadas fora do tensorflow [3].
3. Desafios de otimização: para obter desempenho máximo nas TPUs, os modelos de IA geralmente precisam ser otimizados especificamente. Isso pode ser particularmente desafiador ao fazer a transição de outras estruturas que não têm o mesmo nível de integração com TPUs [5].
4. Adaptação do ecossistema de software: ecossistemas de software existentes, incluindo bibliotecas e estruturas, geralmente exigem adaptação extensa para alavancar totalmente os recursos das TPUs. Isso pode envolver reescrever partes da estrutura ou modelo para se alinhar com as operações otimizadas da TPU [5].
5. Pipeline e operações de dados: as TPUs possuem pipelines de entrada exclusivos e requerem manuseio específico para determinadas operações, como incorporações esparsas de tensor. Esses requisitos podem complicar o processo de integração para estruturas que não suportam nativamente esses recursos [2].
Citações:[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.netra.cloud/en/so-what-is-a-tensor-processing-unit-tpu-and-why-will-it-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-comprensivence-guide-to-their-trins-nd-impacto on-setificial-intelligência
[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-experimental-preprocessamento