การบูรณาการหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPUs) เข้ากับเฟรมเวิร์กที่ไม่ใช่-เทนเซอร์นำเสนอความท้าทายหลายประการ:
1. การสนับสนุนเฟรมเวิร์ก จำกัด : TPUs ถูกรวมเข้ากับ TensorFlow อย่างลึกซึ้งทำให้มันท้าทายที่จะใช้กับเฟรมเวิร์กอื่น ๆ เช่น Pytorch หรือ MXNET เฟรมเวิร์กเหล่านี้อาจต้องมีการปรับเปลี่ยนรหัสหรือห้องสมุดเฉพาะเพื่อควบคุมพลังของ TPU อย่างมีประสิทธิภาพ [1] [3]
2. สถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ที่กำหนดเอง: TPUs มีสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ระดับต่ำที่กำหนดเองและชุดคำสั่งซึ่งทำให้ยากต่อการโปรแกรมในระดับฮาร์ดแวร์เมื่อเทียบกับ GPU ความซับซ้อนนี้ต้องการให้นักพัฒนาต้องพึ่งพา API ระดับสูงซึ่งอาจไม่ได้รับการสนับสนุนจาก TensorFlow [3]
3. ความท้าทายในการเพิ่มประสิทธิภาพ: เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดใน TPU แบบจำลอง AI มักจะต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะ สิ่งนี้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทายโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปลี่ยนจากเฟรมเวิร์กอื่น ๆ ที่ไม่มีระดับการรวมเข้ากับ TPUs [5]
4. การปรับระบบนิเวศของซอฟต์แวร์: ระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่มีอยู่รวมถึงห้องสมุดและเฟรมเวิร์กมักจะต้องมีการปรับตัวอย่างกว้างขวางเพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถของ TPU อย่างเต็มที่ สิ่งนี้สามารถเกี่ยวข้องกับการเขียนชิ้นส่วนใหม่ของเฟรมเวิร์กหรือโมเดลเพื่อให้สอดคล้องกับการดำเนินการที่ดีที่สุดของ TPU [5]
5. ไปป์ไลน์ข้อมูลและการดำเนินงาน: TPUs มีท่อส่งอินพุตที่ไม่ซ้ำกันและต้องการการจัดการที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการดำเนินการบางอย่างเช่นการฝังตัวเทนเซอร์แบบเบาบาง ข้อกำหนดเหล่านี้สามารถทำให้กระบวนการบูรณาการมีความซับซ้อนสำหรับเฟรมเวิร์กที่ไม่สนับสนุนคุณสมบัติเหล่านี้ [2]
การอ้างอิง:[1] https://deepgram.com/ai-lothossary/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-be-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-a-comprehensi
[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-eperimental-preprocessing