Kateri so pogosti izzivi pri uporabi TPU -jev z okviri, kot sta Pytorch ali MXNET

1. Omejena podpora: TPU -ji so tesno integrirani s tensorflowom, zaradi česar so manj združljivi z drugimi okviri, kot sta Pytorch in MXNET. Pytorch za podporo TPU -jem uporablja paket `back_xla`, vendar ta podpora ni tako domača ali obsežna kot Tensorflow's [1] [3].

2. Programiranje Kompleksnost: TPUS ima prilagojen nizko strojno arhitekturo in navodila, ki jih otežuje neposredno programiranje v primerjavi z GPU-ji. Večina razvijalcev se zanaša na API na visoki ravni, kot so Tensorflow, da učinkovito izkoristijo TPU [3].

3. Natančne omejitve: TPU so optimizirani za izračune z nizko natančnostjo (8-bitnimi in manj), predvsem pa podpirajo matematiko FP32 in BF16 pri zmanjšani pretoku. To lahko omeji zmogljivosti za modele, ki ne kvantizirajo dobro za znižanje natančnosti, za razliko od GPU-jev, ki podpirajo širši razpon natančnosti s plavajočo točko [3].

4. Omejitve pomnilnika: TPU-ji imajo običajno omejen pomnilnik na krovu (8-16 GB na čip), kar lahko omeji velikost modelov, ki jih je mogoče usposobiti brez pomembne razgradnje zmogljivosti zaradi zamenjave pomnilnika [3].

5. Izzivi razširljivosti: Medtem ko TPU -ji ponujajo razširljivost v nekaterih konfiguracijah (npr. TPU V3 podstavkov), je za povečanje na večje nastavitve potreben pomemben inženirski napor, za razliko od nekaterih arhitektur GPU, ki lahko lažje obsegajo [3].

6. Skupnost in dokumentacija: Ker so TPU -ji v prvi vrsti optimizirani za tensorflow, dokumentacijo in podporo skupnosti za njihovo uporabo z drugimi okviri, kot sta Pytorch ali MXNET, so morda manj celovito, zato je razvijalcem otežila odpravljanje in optimizacijo njihove uporabe [2] [6] .