Mitkä ovat yleiset haasteet käytettäessä TPU: ta kehyksillä, kuten Pytorch tai MXNet

1. Rajoitettu kehystuki: TPU: t ovat tiiviisti integroitu Tensorflow -ohjelmaan, mikä tekee niistä vähemmän yhteensopivia muiden kehysten, kuten Pytorchin ja MXNet, kanssa. Pytorch käyttää "Torch_xla` -pakettia TPU: n tukemiseen, mutta tämä tuki ei ole yhtä kotoperäinen tai laaja kuin TensorFlow [1] [3].

2. Ohjelmointi monimutkaisuus: TPU: lla on räätälöity matalan tason laitteistoarkkitehtuuri ja -ohjeet, mikä vaikeuttaa niitä ohjelmoida suoraan GPU: iin verrattuna. Useimmat kehittäjät luottavat Tensorflow-kaltaisiin korkean tason sovellusliittymiin hyödyntääkseen TPU: ta tehokkaasti [3].

3. Tarkkuusrajoitukset: TPU: t on optimoitu vähävaraisuuteen (8-bittinen ja sen alapuolella), mikä tukee pääasiassa FP32- ja BF16-matematiikkaa vähentyneessä läpimenoissa. Tämä voi rajoittaa suorituskykyä malleille, jotka eivät kvantisoi hyvin alhaisempiin tarkkuuksiin, toisin kuin GPU: t, jotka tukevat laajempaa liukulukupistevalikoimaa [3].

4. Muistirajoitukset: TPU: lla on tyypillisesti rajoitettu ajoneuvomuistia (8-16 Gt / siru), mikä voi rajoittaa mallien kokoa, jotka voidaan kouluttaa ilman merkittävää suorituskyvyn heikkenemistä muistin vaihtamisesta [3].

5. Skaalautuvuushaasteet: Vaikka TPU: t tarjoavat skaalautuvuuden tietyissä kokoonpanoissa (esim. TPU V3 -palot), skaalaaminen suurempiin asetuksiin vaatii merkittävää tekniikan ponnistelua, toisin kuin jotkut GPU -arkkitehtuurit, jotka voivat skaalata helpommin [3].

6. Yhteisö ja dokumentaatio: Koska TPU: t on ensisijaisesti optimoitu tensorflow, dokumentaatio ja yhteisötuki niiden käyttämiseen muiden kehysten, kuten Pytorch tai MXNet .