Những thách thức phổ biến khi sử dụng TPU với các khung như Pytorch hoặc MXNet

1. Hỗ trợ khung giới hạn: TPU được tích hợp chặt chẽ với tenorflow, làm cho chúng ít tương thích với các khung khác như Pytorch và MXNet. Pytorch sử dụng gói `Torch_xla` để hỗ trợ TPU, nhưng hỗ trợ này không phải là bản địa hoặc rộng rãi như TensorFlow's [1] [3].

2. Độ phức tạp của lập trình: TPU có kiến ​​trúc và hướng dẫn phần cứng cấp thấp tùy chỉnh, điều này khiến chúng trở nên khó khăn hơn để lập trình trực tiếp so với GPU. Hầu hết các nhà phát triển đều dựa vào các API cấp cao như Tensorflow để tận dụng TPU một cách hiệu quả [3].

3. Giới hạn chính xác: TPU được tối ưu hóa cho các tính toán có độ chính xác thấp (8 bit và bên dưới), chủ yếu hỗ trợ toán học FP32 và BF16 khi giảm thông lượng. Điều này có thể hạn chế hiệu suất cho các mô hình không định lượng tốt để thấp hơn các quy định, không giống như GPU hỗ trợ phạm vi rộng hơn của các điều kiện dấu phẩy động [3].

4. Các ràng buộc bộ nhớ: TPU thường có bộ nhớ trên bảng hạn chế (8-16 GB mỗi chip), có thể hạn chế kích thước của các mô hình có thể được đào tạo mà không bị suy giảm hiệu suất đáng kể do hoán đổi bộ nhớ [3].

5. Các thách thức về khả năng mở rộng: Mặc dù TPU cung cấp khả năng mở rộng trong các cấu hình nhất định (ví dụ: vỏ TPU V3), việc mở rộng các thiết lập lớn hơn đòi hỏi nỗ lực kỹ thuật đáng kể, không giống như một số kiến ​​trúc GPU có thể mở rộng dễ dàng hơn [3].

6. Cộng đồng và tài liệu: Vì TPU chủ yếu được tối ưu hóa cho tenorflow, tài liệu và hỗ trợ cộng đồng cho việc sử dụng chúng với các khung khác như Pytorch hoặc MXNET có thể kém toàn diện hơn, khiến các nhà phát triển khó khăn hơn trong việc khắc phục sự cố và tối ưu hóa việc sử dụng chúng [2] [6] [6] .