Інтеграція одиниць обробки тензорів (TPU) з рамками, що не належать до Tensorflow, представляє кілька проблем:
1. Обмежена рамкова підтримка: TPU глибоко інтегровані з Tensorflow, що робить складним використанням їх з іншими рамками, такими як Pytorch або MXNET. Ці рамки можуть вимагати модифікацій їх коду або конкретних бібліотек, щоб ефективно використовувати потужність ТПУ [1] [3].
2. Індивідуальна архітектура обладнання: TPU мають індивідуальний набір архітектури та інструкцій низького рівня, що ускладнює програмування на рівні обладнання порівняно з графічними процесорами. Ця складність вимагає від розробників покладатися на API високого рівня, що може бути не таким добре підтримуваним поза TensorFlow [3].
3. Проблеми оптимізації: Для досягнення пікових показників на ТПУ моделі AI часто повинні бути спеціально оптимізовані. Це може бути особливо складно при переході з інших рамок, які не мають однакового рівня інтеграції з TPU [5].
4. Адаптація програмного забезпечення: Існуючі екосистеми програмного забезпечення, включаючи бібліотеки та рамки, часто потребують широкої адаптації для повного використання можливостей ТПУ. Це може включати переписування частин рамки або моделі для узгодження з оптимізованими операціями TPU [5].
5. Трубопровід та операції з даними: TPU мають унікальні вхідні трубопроводи та потребують конкретної обробки для певних операцій, таких як рідкісні вкладки тензора. Ці вимоги можуть ускладнити процес інтеграції для рамок, які не підтримують ці функції [2].
Цитати:[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-the-future-of-machine-Learning /
[5] https://www.wevolver.com/article/npu-vs-tpu
4
[7] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
4