Integrarea unităților de procesare a tensiunii (TPU) cu cadre care nu sunt de flux tensionare prezintă mai multe provocări:
1. Suport cadru limitat: TPU -urile sunt profund integrate cu TensorFlow, ceea ce face dificilă utilizarea acestora cu alte cadre precum Pytorch sau MXNET. Aceste cadre pot necesita modificări ale codului sau bibliotecilor specifice pentru a valorifica puterea TPU -urilor în mod eficient [1] [3].
2. Arhitectură hardware personalizată: TPU-urile au un set de arhitectură și instrucțiuni hardware de nivel scăzut personalizat, ceea ce le face mai dificil de programat la nivel hardware în comparație cu GPU. Această complexitate impune dezvoltatorilor să se bazeze pe API-uri la nivel înalt, care s-ar putea să nu fie la fel de bine susținute în afara TensorFlow [3].
3. Provocări de optimizare: Pentru a obține performanțe maxime pe TPU, modelele AI trebuie să fie adesea optimizate în mod specific. Acest lucru poate fi deosebit de dificil atunci când treceți de la alte cadre care nu au același nivel de integrare cu TPU [5].
4. Adaptarea ecosistemului software: ecosistemele software existente, inclusiv bibliotecile și cadrele, necesită adesea o adaptare extinsă pentru a valorifica pe deplin capacitățile TPU. Aceasta poate implica rescrierea unor părți ale cadrului sau modelului pentru a se alinia cu operațiunile optimizate ale TPU [5].
5. Conducte de date și operații: TPU -urile au conducte de intrare unice și necesită o manipulare specifică pentru anumite operații, cum ar fi încorporarea tensiunii reduse. Aceste cerințe pot complica procesul de integrare pentru cadre care nu acceptă nativ aceste caracteristici [2].
Citări:[1] https://deepgram.com/ai-glossary/tensor-processing-unit-tpu
[2] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
[3] https://www.dataknobs.com/generaretivei/tpu/tpu-lemitations.html
[4] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a-tensor-processing-unit-tpu-and-why-will-it-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-a-mpreensive-guide-to-their-roles-și-impact-on-lartificial-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-experimental-preprocessing