Tensoritöötluse üksuste (TPU) integreerimine mitte-tensorflow raamistikega on mitmeid väljakutseid:
1. Piiratud raamistiku tugi: TPU -d on sügavalt integreeritud Tensorflow'iga, muutes nende kasutamise keerukaks koos teiste raamistikega, näiteks Pytorch või MXNET. Need raamistikud võivad vajada oma koodi või konkreetsete teekide muudatusi, et tõhusalt kasutada TPU -sid [1] [3].
2. Kohandatud riistvaraarhitektuur: TPU-del on kohandatud madala taseme riistvaraarhitektuur ja käskude komplekt, mis muudab neid GPU-dega võrreldes riistvara tasemel keerukamaks. See keerukus nõuab, et arendajad tugineksid kõrgetasemelistele API-dele, mida ei pruugi olla nii hästi toetatud väljaspool Tensorflow [3].
3. Optimeerimisprobleemid: TPU -de tipptulemuse saavutamiseks tuleb AI mudelid sageli spetsiaalselt optimeerida. See võib olla eriti keeruline, kui üleminekul teistest raamistikest, millel pole TPU -dega integratsiooni sama taset [5].
4. Tarkvara ökosüsteemi kohandamine: olemasolevad tarkvara ökosüsteemid, sealhulgas raamatukogud ja raamistikud, nõuavad sageli ulatuslikku kohanemist, et TPU -de võimalusi täielikult ära kasutada. See võib hõlmata raamistiku või mudeli osade ümberkirjutamist, et joondada TPU optimeeritud toimingutega [5].
5. Andmete torustik ja toimingud: TPU -del on ainulaadsed sisendtorustikud ja nad vajavad teatud toimingute jaoks konkreetset käitlemist, näiteks hõrete tensor -manustamised. Need nõuded võivad keeruliseks muuta raamistike integreerimisprotsessi, mis neid funktsioone ei toeta [2].
Tsitaadid:[1] https://deepgram.com/ai-glossary/tensor-processing-unit-tpu
[2] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
]
] /
[5] https://www.wevolver.com/article/npu-vs-tpu
]
[7] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
]