Jaké jsou běžné výzvy při používání TPU s rámci, jako je Pytorch nebo MXNET

1. Podpora omezeného rámce: TPU jsou pevně integrovány s Tensorflow, takže je méně kompatibilní s jinými rámci jako Pytorch a MXNET. Pytorch používá balíček `torch_xla` k podpoře TPUS, ale tato podpora není tak nativní nebo rozsáhlá jako TensorFlow's [1] [3].

2. Programování složitosti: TPU mají přizpůsobenou hardwarovou architekturu a instruktáž na nízké úrovni, což je ztěžuje programování přímo ve srovnání s GPU. Většina vývojářů se spoléhá na API na vysoké úrovni, jako jsou TensorFlow, aby efektivně využili TPU [3].

3. Přesná omezení: TPU jsou optimalizovány pro nízko přesné výpočty (8bitové a níže), především podporují matematiku FP32 a BF16 při snížené propustnosti. To může omezit výkon pro modely, které nekvantizují dobře, až na snižování přesností, na rozdíl od GPU, které podporují širší škálu přesností s pohyblivou řádovou čárkou [3].

4. Omezení paměti: TPU mají obvykle omezenou palubu (8-16 GB na čip), což může omezit velikost modelů, které mohou být vyškoleny bez významné degradace výkonu v důsledku výměny paměti [3].

5. Výzvy škálovatelnosti: Zatímco TPU nabízejí škálovatelnost v určitých konfiguracích (např. TPU V3 POD), škálování na větší nastavení vyžaduje významné inženýrské úsilí, na rozdíl od některých architektur GPU, které se mohou snadněji škálovat [3].

6. Komunita a dokumentace: Protože TPU jsou primárně optimalizovány pro tensorflow, dokumentaci a podporu komunity pro jejich používání s jinými rámci, jako je Pytorch nebo MXNET .