Pytorch veya MXNet gibi çerçevelerle TPU'ları kullanırken ortak zorluklar nelerdir?

1. Sınırlı Çerçeve Desteği: TPU'lar tensorflow ile sıkı bir şekilde entegre edilir, bu da onları Pytorch ve MXNet gibi diğer çerçevelerle daha az uyumlu hale getirir. Pytorch, TPU'ları desteklemek için `` Torch_xla` paketini kullanır, ancak bu destek Tensorflow'un [1] [3] kadar doğal veya kapsamlı değildir.

2. Programlama karmaşıklığı: TPU'lar, GPU'lara kıyasla doğrudan programlanmasını zorlaştıran özelleştirilmiş düşük seviyeli bir donanım mimarisine ve talimat setine sahiptir. Çoğu geliştirici, TPU'ları etkili bir şekilde kullanmak için tensorflow gibi üst düzey API'lere güvenmektedir [3].

3. Hassas sınırlamalar: TPU'lar düşük hassasiyet hesaplamaları (8 bit ve daha düşük) için optimize edilmiştir, öncelikle azaltılmış verimle FP32 ve BF16 matematiği destekler. Bu, daha geniş bir yüzen nokta hassasiyetini destekleyen GPU'ların aksine, hassasiyetleri azaltmaya iyi ölçmeyen modeller için performansı sınırlayabilir [3].

4. Bellek kısıtlamaları: TPU'lar tipik olarak sınırlı bir belleğe (çip başına 8-16 GB) sahiptir, bu da bellek değiştirme nedeniyle önemli performans bozulması olmadan eğitilebilen modellerin boyutunu kısıtlayabilir [3].

5. Ölçeklenebilirlik Zorlukları: TPU'lar belirli konfigürasyonlarda (örneğin, TPU V3 POD'ları) ölçeklenebilirlik sunarken, daha büyük kurulumlara ölçeklendirmek, daha kolay ölçeklenebilen bazı GPU mimarilerinin aksine önemli mühendislik çabası gerektirir [3].

6. Topluluk ve Belgeler: TPU'lar öncelikle tensorflow için optimize edildiğinden, bunları Pytorch veya MXNET gibi diğer çerçevelerle kullanmak için belgeler ve topluluk desteği daha az kapsamlı olabilir, bu da geliştiricilerin kullanımlarını gidermesini ve optimize etmesini zorlaştırabilir [2] [6] .