Vključevanje tenzorskih obdelavnih enot (TPU) z okviri, ki niso tenzorflow, predstavlja več izzivov:
1. Omejena podpora: TPU -ji so globoko integrirani s Tensorflowom, zaradi česar jih je treba uporabiti z drugimi okviri, kot sta Pytorch ali MXNET. Ti okviri lahko zahtevajo spremembe njihove kode ali posebnih knjižnic, da učinkovito izkoristijo moč TPU [1] [3].
2. Prilagojena arhitektura strojne opreme: TPUS ima prilagojen nizko strojno arhitekturo in navodila, kar otežuje programiranje na ravni strojne opreme v primerjavi z GPU-ji. Ta zapletenost zahteva, da se razvijalci zanašajo na API-je na visoki ravni, ki morda ne bodo tako dobro podprti zunaj tensorflow [3].
3. Optimizacijski izzivi: Za doseganje največjih zmogljivosti na TPU -ju je treba modele AI pogosto posebej optimizirati. To je lahko še posebej zahtevno pri prehodu iz drugih okvirov, ki nimajo enake ravni integracije s TPU [5].
4. Prilagoditev programskega ekosistema: obstoječi programski ekosistemi, vključno s knjižnicami in okviri, pogosto zahtevajo obsežno prilagoditev, da se v celoti izkoristijo zmogljivosti TPU -jev. To lahko vključuje prepisovanje delov okvira ali modela, da se uskladi z optimiziranimi operacijami TPU [5].
5. Podatkovni cevovod in operacije: TPUS ima edinstvene vhodne cevovode in zahtevajo posebno ravnanje za nekatere operacije, kot so vdelavi redkih tenzorjev. Te zahteve lahko zapletejo postopek integracije za okvire, ki teh lastnosti ne podpirajo [2].
Navedbe:[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.netra.cloud/sl/so-what-is-a-tensor-processing-unit-tpu-in-why-will-it-be-the-future-of-of-machine /
[5] https://www.wevolver.com/article/npu-vs-tpu
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-compreeveny-guide-to-thheir-roles-in-impact-on-atificial-Inteligence
[7] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[8] https://stackoverflow.com/questions/63302446/colabtpu-not-supportting-tf-2-3-0-tf-eras-layers-experimental-preprocesing