A tensor-feldolgozó egységek (TPU) integrálása a nem tenzorflow-keretekkel számos kihívást jelent:
1. Korlátozott keretrendszer: A TPU -k mélyen integrálódnak a TensorFlow -val, ezáltal kihívást jelentenek más keretekkel, például a Pytorch vagy az MXNet használatával. Ezeknek a kereteknek a kódjuk vagy a konkrét könyvtárak módosításaira lehet szükség, hogy a TPU -k hatalmát hatékonyan kihasználják [1] [3].
2. Testreszabott hardver-architektúra: A TPU-k testreszabott, alacsony szintű hardver architektúrával és utasításokkal rendelkeznek, ami megnehezíti a hardver szintjén történő programozást a GPU-khoz képest. Ez a bonyolultság megköveteli a fejlesztőktől, hogy támaszkodjanak a magas szintű API-kre, amelyek valószínűleg nem támogatják a TensorFlow-n kívül [3].
3. Optimalizálási kihívások: A TPU -k csúcsteljesítményének elérése érdekében az AI modelleket gyakran kifejezetten optimalizálni kell. Ez különösen kihívást jelenthet, ha átmenetel a többi keretből, amelyek nem azonos integrációval rendelkeznek a TPU -kkal [5].
4. szoftver ökoszisztéma adaptációja: A meglévő szoftver -ökoszisztémák, beleértve a könyvtárakat és a kereteket, gyakran kiterjedt adaptációt igényelnek a TPU -k képességeinek teljes kihasználása érdekében. Ez magában foglalhatja a keret vagy a modell részek átírását, hogy igazodjon a TPU optimalizált műveleteihez [5].
5. Adatvezeték és műveletek: A TPU -k egyedi bemeneti csővezetékekkel rendelkeznek, és bizonyos műveletekhez, például ritka tenzor beágyazásokhoz speciális kezelést igényelnek. Ezek a követelmények bonyolíthatják az integrációs folyamatot olyan keretekhez, amelyek nem támogatják ezeket a tulajdonságokat [2].
Idézetek:[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-will-it-the-future-of-machine-Learning /
[5] https://www.wevolver.com/article/npu-vs-tpu
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a--comprehensive-t-their-roles-and-pact-on-articial-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-dorrocessinging