อะไรคือความท้าทายทั่วไปเมื่อใช้ TPUs กับเฟรมเวิร์กเช่น pytorch หรือ mxnet

1. การสนับสนุนเฟรมเวิร์ก จำกัด : TPUs ถูกรวมเข้ากับ TensorFlow อย่างแน่นหนาทำให้เข้ากันได้น้อยลงกับเฟรมเวิร์กอื่น ๆ เช่น Pytorch และ MXNET Pytorch ใช้แพ็คเกจ `Torch_xla` เพื่อรองรับ TPU แต่การสนับสนุนนี้ไม่ได้เป็นแบบดั้งเดิมหรือกว้างขวางเท่ากับ TensorFlow [1] [3]

2. ความซับซ้อนของการเขียนโปรแกรม: TPUs มีสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ระดับต่ำที่กำหนดเองและชุดคำสั่งซึ่งทำให้การเขียนโปรแกรมยากขึ้นเมื่อเทียบกับ GPU โดยตรง นักพัฒนาส่วนใหญ่พึ่งพา API ระดับสูงเช่น Tensorflow เพื่อใช้ประโยชน์จาก TPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพ [3]

3. ข้อ จำกัด ที่แม่นยำ: TPUs ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการคำนวณที่มีความแม่นยำต่ำ (8 บิตและต่ำกว่า) ส่วนใหญ่สนับสนุนคณิตศาสตร์ FP32 และ BF16 ที่ลดปริมาณงาน สิ่งนี้สามารถ จำกัด ประสิทธิภาพสำหรับโมเดลที่ไม่ได้ปริมาณที่ดีถึงการลดลงของความแม่นยำซึ่งแตกต่างจาก GPU ซึ่งรองรับช่วงที่กว้างขึ้นของจุดลอยตัว [3]

4. ข้อ จำกัด ของหน่วยความจำ: โดยทั่วไปแล้ว TPUs จะมีหน่วยความจำออนบอร์ด จำกัด (8-16 GB ต่อชิป) ซึ่งสามารถ จำกัด ขนาดของแบบจำลองที่สามารถผ่านการฝึกอบรมได้โดยไม่ต้องมีการย่อยสลายประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญเนื่องจากการแลกเปลี่ยนหน่วยความจำ [3]

5. ความท้าทายความสามารถในการปรับขนาด: ในขณะที่ TPUs เสนอความสามารถในการปรับขนาดภายในการกำหนดค่าบางอย่าง (เช่น TPU V3 PODs) การปรับขนาดให้กับการตั้งค่าที่ใหญ่ขึ้นนั้นต้องการความพยายามทางวิศวกรรมที่สำคัญซึ่งแตกต่างจากสถาปัตยกรรม GPU บางตัวที่สามารถปรับขนาดได้ง่ายขึ้น [3]

6. ชุมชนและเอกสารประกอบ: เนื่องจาก TPUs ได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับ TensorFlow เอกสารและการสนับสนุนชุมชนสำหรับการใช้พวกเขากับเฟรมเวิร์กอื่น ๆ เช่น Pytorch หรือ MXNET อาจครอบคลุมน้อยกว่า .