Aké sú spoločné výzvy pri používaní TPU s rámcami ako Pytorch alebo MXNET

1. Obmedzená podpora rámcov: TPU sú pevne integrované s TensorFlow, vďaka čomu sú menej kompatibilné s inými rámcami, ako sú Pytorch a MXNET. Pytorch používa balík `Torch_xla` na podporu TPU, ale táto podpora nie je taká natívna alebo rozsiahla ako Tensorflow's [1] [3].

2. Programovacia zložitosť: TPU majú prispôsobenú hardvérovú architektúru na nízkej úrovni a inštruktážnu súpravu, čo sťažuje programovanie priamo v porovnaní s GPU. Väčšina vývojárov sa spolieha na API na vysokej úrovni, ako sú Tensorflow's, aby efektívne využili TPU [3].

3. Presné obmedzenia: TPU sú optimalizované pre výpočty s nízkou presnosťou (8-bit a nižšie), primárne podporujú matematiku FP32 a BF16 pri zníženej priepustnosti. To môže obmedziť výkon pre modely, ktoré sa nekvantifikujú dobre na nižšie presnosti, na rozdiel od GPU, ktoré podporujú širší rozsah presakov s pohyblivými bodmi [3].

4. Pamäťové obmedzenia: TPU zvyčajne majú obmedzenú palubnú pamäť (8-16 GB na čip), ktorá môže obmedziť veľkosť modelov, ktoré môžu byť trénované bez významnej degradácie výkonu v dôsledku výmeny pamäte [3].

5. Výzvy v oblasti škálovateľnosti: Zatiaľ čo TPU ponúka škálovateľnosť v rámci určitých konfigurácií (napr. TPU V3 Pods), škálovanie na väčšie nastavenia vyžaduje významné inžinierske úsilie, na rozdiel od niektorých architektúr GPU, ktoré sa môžu ľahšie mieriť [3].

6. Komunita a dokumentácia: Pretože TPU sú primárne optimalizované pre tenorflow, dokumentáciu a podporu komunity na ich používanie s inými rámcami, ako sú Pytorch alebo MXNET, môže byť pre vývojárov menej komplexné, čo sťažuje vyriešenie a optimalizáciu ich používania [2] [6] .