Які загальні проблеми при використанні TPU з рамками, такими як Pytorch або MXNET

1. Обмежена рамкова підтримка: TPU тісно інтегровані з TensorFlow, що робить їх менш сумісними з іншими рамками, такими як Pytorch та MXNET. Pytorch використовує пакет `torch_xla` для підтримки TPU, але ця підтримка не така рідна або обширна, як TensorFlow [1] [3].

2. Складність програмування: TPU мають індивідуальний набір архітектури та інструкцій низького рівня, що ускладнює програмування безпосередньо порівняно з графічними процесорами. Більшість розробників покладаються на API високого рівня, такі як TensorFlow's, щоб ефективно використовувати TPU [3].

3. Точні обмеження: ТПУ оптимізовані для обчислень з низьким рівнем тотосу (8-бітна і нижче), в першу чергу підтримуючи математику FP32 та BF16 при зниженій пропускній здатності. Це може обмежити продуктивність для моделей, які не оцінюються добре знижують, на відміну від графічних процесорів, які підтримують більш широкий діапазон точності з плаваючою комою [3].

4. Обмеження пам'яті: TPU, як правило, мають обмежену бортову пам'ять (8-16 ГБ на мікросхему), що може обмежувати розмір моделей, які можна навчити без значної деградації продуктивності за рахунок заміни пам'яті [3].

5. Проблеми масштабованості: Хоча TPU пропонують масштабованість у певних конфігураціях (наприклад, TPU V3 POD), масштабування до більших налаштувань вимагає значних інженерних зусиль, на відміну від деяких архітектур GPU, які можуть легше масштабувати [3].

6. Спільнота та документація: Оскільки ТПУ в основному оптимізовані для Tensorflow, документації та підтримки спільноти для їх використання з іншими рамками, такими як Pytorch або MXNET, можуть бути менш вичерпними, що ускладнює розробники усунення та оптимізації їх використання [2] [6] [6] [6] .