Apa tantangan umum saat menggunakan TPU dengan kerangka kerja seperti Pytorch atau MXNet

1. Pytorch menggunakan paket `Torch_xla` untuk mendukung TPU, tetapi dukungan ini tidak sebanyak asli atau luas seperti TensorFlow [1] [3].

2. Kompleksitas pemrograman: TPU memiliki arsitektur perangkat keras tingkat rendah dan set instruksi, yang membuat mereka lebih sulit untuk diprogram secara langsung dibandingkan dengan GPU. Sebagian besar pengembang mengandalkan API tingkat tinggi seperti TensorFlow untuk memanfaatkan TPU secara efektif [3].

3. Keterbatasan Presisi: TPU dioptimalkan untuk perhitungan presisi rendah (8-bit dan di bawah), terutama mendukung matematika FP32 dan BF16 pada throughput yang dikurangi. Ini dapat membatasi kinerja untuk model yang tidak mengukur dengan baik untuk precision yang lebih rendah, tidak seperti GPU yang mendukung kisaran presisi titik-mengambang yang lebih luas [3].

4. Kendala Memori: TPU biasanya memiliki memori onboard terbatas (8-16 GB per chip), yang dapat membatasi ukuran model yang dapat dilatih tanpa degradasi kinerja yang signifikan karena pertukaran memori [3].

5. Tantangan Skalabilitas: Sementara TPU menawarkan skalabilitas dalam konfigurasi tertentu (mis., Pod TPU V3), penskalaan ke pengaturan yang lebih besar membutuhkan upaya rekayasa yang signifikan, tidak seperti beberapa arsitektur GPU yang dapat skala lebih mudah [3].

6. Komunitas dan Dokumentasi: Karena TPU terutama dioptimalkan untuk TensorFlow, Dokumentasi dan Dukungan Komunitas untuk menggunakannya dengan kerangka kerja lain seperti Pytorch atau MXNet mungkin kurang komprehensif, membuatnya lebih sulit bagi pengembang untuk memecahkan masalah dan mengoptimalkan penggunaannya [2] [6] .