Интеграция тензоров обработки (TPU) с не Tensorflow Frameworks представляет несколько проблем:
1. Ограниченная фреймворческая поддержка: TPU глубоко интегрированы с TensorFlow, что делает трудности использовать их с другими структурами, такими как Pytorch или MxNet. Эти структуры могут потребовать изменения в их коде или конкретных библиотеках для эффективного использования мощности TPU [1] [3].
2. Индивидуальная аппаратная архитектура: TPU имеют индивидуальную низкоуровневую аппаратную архитектуру и набор инструкций, что затрудняет их программирование на уровне аппаратного обеспечения по сравнению с графическими процессорами. Эта сложность требует, чтобы разработчики полагались на API высокого уровня, которые могут не столько хорошо поддерживаться за пределами Tensorflow [3].
3. Проблемы оптимизации: Для достижения пиковой производительности на TPU модели ИИ часто должны быть специально оптимизированы. Это может быть особенно сложным при переходе из других структур, которые не имеют такого же уровня интеграции с TPU [5].
4. Программная экосистемная адаптация: существующие программные экосистемы, включая библиотеки и рамки, часто требуют обширной адаптации, чтобы полностью использовать возможности TPU. Это может включать переписывание частей структуры или модели, чтобы соответствовать оптимизированным операциям TPU [5].
5. Трубопровод данных и операции: TPU имеют уникальные входные трубопроводы и требуют конкретной обработки для определенных операций, таких как редкие тензоры. Эти требования могут усложнить процесс интеграции для рамках, которые не национально поддерживают эти функции [2].
Цитаты:[1] https://deepgram.com/ai-glossary/tensor-processing-unit-tpu
[2] https://eng.snap.com/training-dels-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-why-will-it-be-the-future-of-machine-обучение /
[5] https://www.wevolver.com/article/npu-vs-tpu
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehany-guide-tho-their-roles-and-in-in-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-layers-experimental-preprocessing