Millised on levinud väljakutsed TPU -de kasutamisel nagu Pytorch või MXNET

1. Piiratud raamistiku tugi: TPU -d on tihedalt integreeritud tensorflow -ga, muutes need vähem ühilduvaks teiste raamistikega, nagu Pytorch ja MXNET. Pytorch kasutab TPU toetamiseks paketti `Torch_XLA`, kuid see tugi ei ole nii pärismaine ega ulatuslik kui Tensorflow oma [1] [3].

2. Programmeerimise keerukus: TPU-del on kohandatud madala taseme riistvaraarhitektuur ja käskude komplekt, mis muudab nende GPU-dega võrreldes otsese programmeerimise keerukamaks. Enamik arendajaid tugineb TPU-de tõhusaks võimendamiseks kõrgetasemelistele API-dele nagu Tensorflow [3].

3. Täpsuse piirangud: TPU-d on optimeeritud madalate arvutuste arvutamiseks (8-bitine ja allpool), toetades peamiselt FP32 ja BF16 matemaatikat vähenenud läbilaskevõime korral. See võib piirata mudelite jõudlust, mis ei kvantifitseeri madalamate täppidega hästi, erinevalt GPU-dest, mis toetavad laiemat ujukoma täpsusi [3].

4. mälupiirangud: TPU-l on tavaliselt piiratud mälu (8-16 GB kiibi kohta), mis võib piirata mudelite suurust, mida saab treenida ilma olulise jõudluse halvenemiseta mälu vahetamise tõttu [3].

5. Mastaapsuse väljakutsed: kuigi TPU -d pakuvad mastaapsust teatud konfiguratsioonides (nt TPU V3 kaunad), nõuab suuremate seadistuste skaleerimine märkimisväärset inseneritööd, erinevalt mõnest GPU arhitektuurist, mis võivad hõlpsamini ulatuda [3].

6. Kogukond ja dokumentatsioon: kuna TPU -sid optimeeritakse peamiselt tensorflow, dokumentatsiooni ja kogukonna toetuseks nende kasutamiseks koos muude raamistikega, näiteks Pytorch või MXNET, võib olla vähem kõikehõlmav, muutes arendajatel raskemaks nende kasutamise tõrkeotsingu ja optimeerimist [2] [6] .