Kādi ir galvenie izaicinājumi, integrējot TPU ar tensorflow ietvariem

1. Ierobežots ietvara atbalsts: TPU ir dziļi integrēts ar TensorFlow, padarot tos izaicinošus tos izmantot ar citiem ietvariem, piemēram, Pytorch vai MXNet. Šiem ietvariem var būt vajadzīgas to koda vai īpašo bibliotēku izmaiņas, lai efektīvi izmantotu TPU jaudu [1] [3].

2. Pielāgota aparatūras arhitektūra: TPU ir pielāgota zema līmeņa aparatūras arhitektūra un instrukciju komplekts, kas apgrūtina programmu aparatūras līmenī, salīdzinot ar GPU. Šī sarežģītība prasa, lai izstrādātāji paļautos uz augsta līmeņa API, kas varētu nebūt tik labi atbalstīti ārpus Tensorplow [3].

3. Optimizācijas izaicinājumi: lai sasniegtu maksimālo veiktspēju TPU, AI modeļi bieži ir īpaši jāoptimizē. Tas var būt īpaši izaicinoši, pārejot no citiem ietvariem, kuriem nav vienāda integrācijas līmeņa ar TPU [5].

4. Programmatūras ekosistēmas adaptācija: esošajām programmatūras ekosistēmām, ieskaitot bibliotēkas un ietvarus, bieži ir nepieciešama plaša pielāgošana, lai pilnībā izmantotu TPU iespējas. Tas var ietvert sistēmas vai modeļa daļu pārrakstīšanu, lai saskaņotu ar TPU optimizētajām darbībām [5].

5. Datu cauruļvads un operācijas: TPU ir unikāli ievades cauruļvadi, un tai ir nepieciešama īpaša apstrāde noteiktām darbībām, piemēram, neliela tensora iegulšana. Šīs prasības var sarežģīt integrācijas procesu ietvariem, kas šīs funkcijas neatbalsta dabiski [2].