Tensör işleme birimlerini (TPU) tensorflow olmayan çerçevelerle entegre etmek çeşitli zorluklar sunar:
1. Sınırlı Çerçeve Desteği: TPU'lar tensorflow ile derinden entegre edilmiştir, bu da bunları Pytorch veya MXNet gibi diğer çerçevelerle kullanmayı zorlaştırır. Bu çerçeveler, TPU'ların gücünü etkili bir şekilde kullanmak için kodlarında veya belirli kütüphanelerde değişiklikler gerektirebilir [1] [3].
2. Özelleştirilmiş Donanım Mimarisi: TPU'lar, GPU'lara kıyasla donanım seviyesinde programlanmalarını zorlaştıran özelleştirilmiş düşük seviyeli bir donanım mimarisine ve talimat setine sahiptir. Bu karmaşıklık, geliştiricilerin tensorflow dışında iyi desteklenmemiş olabilecek üst düzey API'lere güvenmesini gerektirir [3].
3. Optimizasyon Zorlukları: TPU'larda en yüksek performans elde etmek için AI modellerinin genellikle özel olarak optimize edilmesi gerekir. Bu, özellikle TPU'larla aynı düzeyde entegrasyona sahip olmayan diğer çerçevelerden geçerken zor olabilir [5].
4. Yazılım ekosistemi uyarlaması: Kütüphaneler ve çerçeveler de dahil olmak üzere mevcut yazılım ekosistemleri, TPU'ların yeteneklerinden tam olarak yararlanmak için genellikle kapsamlı adaptasyon gerektirir. Bu, TPU'nun optimize edilmiş işlemleriyle uyumlu olması için çerçevenin veya modelin kısımlarının yeniden yazılmasını içerebilir [5].
5. Veri Boru Hattı ve İşlemleri: TPU'lar benzersiz giriş boru hatlarına sahiptir ve seyrek tensör gömme gibi belirli işlemler için özel kullanım gerektirir. Bu gereksinimler, bu özellikleri doğal olarak desteklemeyen çerçeveler için entegrasyon sürecini karmaşıklaştırabilir [2].
Alıntılar:[1] https://deepgram.com/ai-glossary/tensor-pocessing-unit-tpu
[2] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
[3] https://www.dataknobs.com/generativeeai/tpu/tpu-lamitations.html
[4] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a-a-stensor-processing-unit-tpu-and-why-will-it-the-the-future-of-mache-se-sre-lovering /
[5] https://www.wevolver.com/article/npu-vs-tpu
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-a-a-a-confremplience-guide-to-their- ve-pactive-telifial- Intelligence
[7] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[8] https://stackoverflow.com/questions/6330246/colabtpu-not-supporting-tf-2-3-0-tf-keras-layers-xperimental-preprocessing