pytorch 또는 mxnet과 같은 프레임 워크와 함께 TPU를 사용할 때 일반적인 과제는 무엇입니까?

1. 제한된 프레임 워크 지원 : TPU는 TensorFlow와 밀접하게 통합되어 Pytorch 및 MXNet과 같은 다른 프레임 워크와 덜 호환됩니다. Pytorch는 TPU를 지원하기 위해`Torch_Xla '패키지를 사용하지만,이 지원은 Tensorflow의 [1] [3]만큼이나 기본이거나 광범위하지 않습니다.

2. 프로그래밍 복잡성 : TPU에는 사용자 정의 된 저수준 하드웨어 아키텍처 및 명령어 세트가있어 GPU와 직접 프로그래밍하기가 더 어려워집니다. 대부분의 개발자는 Tensorflow와 같은 고급 API에 의존하여 TPU를 효과적으로 활용합니다 [3].

3. 정밀 제한 : TPU는 낮은 수정 계산 (8 비트 이하)에 최적화되며, 주로 처리량 감소에서 FP32 및 BF16 수학을 지원합니다. 이것은 더 넓은 범위의 부동 소수점 정밀도를 지원하는 GPU와 달리 정밀도로 잘 정량화되지 않는 모델의 성능을 제한 할 수 있습니다 [3].

4. 메모리 제약 조건 : TPU는 일반적으로 온보드 메모리 (칩 당 8-16GB)가 제한되어 있으며, 메모리 교환으로 인해 상당한 성능 저하없이 훈련 될 수있는 모델의 크기를 제한 할 수 있습니다 [3].

5. 확장 성 문제 : TPU는 특정 구성 (예 : TPU v3 포드) 내에서 확장 성을 제공하는 반면, 더 쉽게 확장 할 수있는 일부 GPU 아키텍처와 달리 더 큰 설정으로 확장하려면 상당한 엔지니어링 노력이 필요합니다 [3].

6. 커뮤니티 및 문서 : TPU는 주로 텐서 플로우에 최적화되기 때문에 Pytorch 또는 MXNET와 같은 다른 프레임 워크와 함께 사용하기위한 문서 및 커뮤니티 지원이 덜 포괄적 일 수 있으므로 개발자가 사용 문제를 해결하고 최적화하기가 더 어려울 수 있습니다 [2] [6] .