Kādas ir kopīgās problēmas, lietojot TPU ar tādiem ietvariem kā pytorch vai mxnet

1. Ierobežots ietvara atbalsts: TPU ir cieši integrēti ar TensorFlow, padarot tos mazāk saderīgus ar citiem ietvariem, piemēram, Pytorch un MXNet. Pytorch izmanto “Torch_xla” paketi, lai atbalstītu TPU, taču šis atbalsts nav tik vietējs vai plašs kā Tensorflow's [1] [3].

2. Programmēšanas sarežģītība: TPU ir pielāgota zema līmeņa aparatūras arhitektūra un instrukciju komplekts, kas padara tos grūtāk programmēt tieši salīdzinājumā ar GPU. Lielākā daļa izstrādātāju paļaujas uz augsta līmeņa API, piemēram, TensorFlow, lai efektīvi izmantotu TPU [3].

3. Precizitātes ierobežojumi: TPU ir optimizēti zemas precizitātes aprēķiniem (8 bitu un zemāk), galvenokārt atbalstot matemātiku FP32 un BF16 ar samazinātu caurlaidspēju. Tas var ierobežot veiktspēju modeļiem, kuri labi nenozīmē zemākas precizitātes, atšķirībā no GPU, kas atbalsta plašāku peldošo punktu precizitāti [3].

4. Atmiņas ierobežojumi: TPU parasti ir ierobežota borta atmiņa (8-16 GB uz mikroshēmu), kas var ierobežot modeļu lielumu, kurus var apmācīt bez ievērojamas veiktspējas noārdīšanās atmiņas apmaiņas dēļ [3].

5. Mērogojamības izaicinājumi: Kaut arī TPU piedāvā mērogojamību noteiktās konfigurācijās (piemēram, TPU V3 POD), mērogošanai uz lielākiem iestatījumiem ir nepieciešami ievērojami inženiertehniskie centieni, atšķirībā no dažām GPU arhitektūrām, kas var vieglāk mērogot [3].

6. Sabiedrība un dokumentācija: Tā kā TPU galvenokārt tiek optimizēti TensorFlow, dokumentācija un sabiedrības atbalsts to izmantošanai ar citiem ietvariem, piemēram, Pytorch vai MXNet, varētu būt mazāk visaptveroši, padarot attīstītājiem grūtāk novērst un optimizēt to izmantošanu [2] [6] Apvidū