Những thách thức chính khi tích hợp TPU với các khung không phải là bộ tenorflow

1. Hỗ trợ khung giới hạn: TPU được tích hợp sâu với Tensorflow, khiến việc sử dụng chúng với các khung khác như Pytorch hoặc MXNet trở nên khó khăn. Các khung này có thể yêu cầu sửa đổi mã hoặc thư viện cụ thể của họ để khai thác sức mạnh của TPU một cách hiệu quả [1] [3].

2. Kiến trúc phần cứng tùy chỉnh: TPU có kiến ​​trúc và hướng dẫn phần cứng cấp thấp tùy chỉnh, điều này khiến chúng trở nên khó khăn hơn để lập trình ở cấp độ phần cứng so với GPU. Sự phức tạp này đòi hỏi các nhà phát triển phải dựa vào các API cấp cao, có thể không được hỗ trợ tốt bên ngoài Tensorflow [3].

3. Các thách thức tối ưu hóa: Để đạt được hiệu suất cao nhất trên TPU, các mô hình AI thường cần được tối ưu hóa cụ thể. Điều này có thể đặc biệt khó khăn khi chuyển từ các khung khác không có cùng mức độ tích hợp với TPU [5].

4. Thích ứng hệ sinh thái phần mềm: Hệ sinh thái phần mềm hiện có, bao gồm các thư viện và khung, thường yêu cầu điều chỉnh rộng rãi để tận dụng đầy đủ các khả năng của TPU. Điều này có thể liên quan đến việc viết lại các phần của khung hoặc mô hình để phù hợp với các hoạt động được tối ưu hóa của TPU [5].

5. Đường ống dữ liệu và hoạt động: TPU có các đường ống đầu vào duy nhất và yêu cầu xử lý cụ thể cho các hoạt động nhất định, chẳng hạn như nhúng tenxơ thưa thớt. Các yêu cầu này có thể làm phức tạp quá trình tích hợp cho các khung không hỗ trợ các tính năng này [2].