La integración de las unidades de procesamiento del tensor (TPU) con marcos no tensorales presenta varios desafíos:
1. Soporte de marco limitado: las TPU están profundamente integradas con TensorFlow, lo que hace que sea difícil usarlos con otros marcos como Pytorch o MXNet. Estos marcos pueden requerir modificaciones a su código o bibliotecas específicas para aprovechar el poder de las TPU de manera efectiva [1] [3].
2. Arquitectura de hardware personalizada: las TPU tienen un conjunto de instrucciones e instrucciones de hardware de bajo nivel personalizado, lo que los hace más difíciles de programar a nivel de hardware en comparación con las GPU. Esta complejidad requiere que los desarrolladores confíen en API de alto nivel, que podrían no estar tan bien respaldadas fuera del flujo de tensor [3].
3. Desafíos de optimización: para lograr el rendimiento máximo en las TPU, los modelos de IA a menudo deben optimizarse específicamente. Esto puede ser particularmente desafiante al hacer la transición de otros marcos que no tienen el mismo nivel de integración con las TPU [5].
4. Adaptación del ecosistema de software: los ecosistemas de software existentes, incluidas las bibliotecas y los marcos, a menudo requieren una adaptación extensa para aprovechar completamente las capacidades de las TPU. Esto puede implicar reescribir partes del marco o modelo para alinearse con las operaciones optimizadas de TPU [5].
5. Data Wipeline and Operations: las TPU tienen tuberías de entrada únicas y requieren un manejo específico para ciertas operaciones, como incrustaciones de tensor disperso. Estos requisitos pueden complicar el proceso de integración para marcos que no admiten de forma nativa estas características [2].
Citas:[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-and-why-will-it-be-the-future-of-Machine-Learning /
[5] https://www.wevolver.com/article/npu-vs-tpu
[6] https://www.wevólver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-intelligence
[7] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[8] https://stackoverflow.com/questions/63302446/colabtpu-not-supporting-tf-2-3-0-0-tf-kinas-layers-experimental-eprowessing