Melyek a leggyakoribb kihívások, ha a TPU -kat olyan keretekkel használják, mint a Pytorch vagy az MXNET

1. Korlátozott keretrendszer: A TPU -k szorosan integrálódnak a TensorFlow -val, így kevésbé kompatibilisek más keretekkel, mint például a Pytorch és az MXNet. A Pytorch a `Torch_xla` csomagot használja a TPU -k támogatására, de ez a támogatás nem olyan natív vagy kiterjedt, mint a Tensorflow [1] [3].

2. Programozási komplexitás: A TPU-k testreszabott alacsony szintű hardver-architektúrával és utasításokkal rendelkeznek, ami megnehezíti a programot közvetlenül a GPU-hoz képest. A legtöbb fejlesztő olyan magas szintű API-ra támaszkodik, mint a Tensorflow-k, hogy hatékonyan kihasználják a TPU-kat [3].

3. Precíziós korlátozások: A TPU-k optimalizálva vannak az alacsony pontosságú számításokhoz (8 bites és alul), elsősorban az FP32 és a BF16 matematikát támogatva csökkentett átviteli sebességnél. Ez korlátozhatja azokat a modelleket, amelyek nem kvantálják jól a megfelelő pontosságokat, ellentétben a GPU-kkal, amelyek a lebegőpontos pontosság szélesebb körét támogatják [3].

4. Memóriakorlátozások: A TPU-k általában korlátozottak a fedélzeti memóriával (8-16 GB-os chip), ami korlátozhatja a modellek méretét, amelyeket a memória cseréje miatt jelentős teljesítmény lebomlása nélkül lehet képezni [3].

5. Skálázhatósági kihívások: Noha a TPU -k bizonyos konfigurációkon belül (például TPU V3 POD -k) skálázhatóságot kínálnak, a nagyobb beállításokhoz való méretezés jelentős mérnöki erőfeszítéseket igényel, ellentétben néhány olyan GPU architektúrával, amelyek könnyebben képesek [3].

6. Közösségi és dokumentáció: Mivel a TPU -kat elsősorban a TensorFlow, a dokumentáció és a közösségi támogatás optimalizálják, ha más keretekkel, például a Pytorch vagy az MXNet -vel való felhasználásukhoz használják őket, kevésbé átfogóak lehetnek, így a fejlesztőknek megnehezítik a felhasználásukat [2] [6] -