Tensoro apdorojimo vienetų (TPU) integravimas į ne „Tensorflow“ sistemas pateikia keletą iššūkių:
1. Ribotas pagrindų palaikymas: TPU yra giliai integruotos su „Tensorflow“, todėl sudėtinga juos naudoti su kitomis sistemomis, tokiomis kaip „Pytorch“ ar „MXNET“. Šioms sistemoms gali reikėti modifikacijų savo kodo ar konkrečioms bibliotekoms, kad būtų galima efektyviai panaudoti TPU galią [1] [3].
2. Individualizuota aparatūros architektūra: TPU turi pritaikytą žemo lygio aparatinės įrangos architektūrą ir instrukcijų rinkinį, todėl juos sunkiau programuoti aparatinės įrangos lygyje, palyginti su GPU. Šis sudėtingumas reikalauja, kad kūrėjai pasikliautų aukšto lygio API, o tai gali būti ne taip gerai palaikoma už „Tensorflow“ ribų [3].
3. Optimizavimo iššūkiai: norint pasiekti didžiausią TPU našumą, AI modelius dažnai reikia optimizuoti. Tai gali būti ypač sudėtinga pereinant iš kitų sistemų, kurios neturi tokio paties integracijos su TPU lygiu [5].
4. Programinės įrangos ekosistemos pritaikymas: esamos programinės įrangos ekosistemos, įskaitant bibliotekas ir sistemas, dažnai reikalingas plačiai pritaikyti, kad būtų galima visiškai panaudoti TPU galimybes. Tai gali apimti sistemos dalis ar modelį, kad būtų galima suderinti su TPU optimizuotomis operacijomis [5].
5. Duomenų vamzdynai ir operacijos: TPU turi unikalius įvesties vamzdynus ir reikalauja konkretaus valdymo tam tikroms operacijoms, tokioms kaip nedaug tensorių įterpimas. Šie reikalavimai gali apsunkinti rėmų, kurie natūraliai nepalaiko šių funkcijų, integracijos procesą [2].
Citatos:[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-aensor-processing-unit-tpu-and-why-will-t-be-the-future-fachine-Learning /
[5] https://www.wevolver.com/article/npu-vs-tpu
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprhensive-guide-to-their-cold-and-impact-on-darficial-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-precessing