将TPU与Pytorch或MXNET等框架一起使用时，有什么共同的挑战

1。有限的框架支持：TPU与张量集密切集成，使其与Pytorch和MXNET等其他框架不兼容。 Pytorch使用“ Torch_xla”软件包来支持TPU，但是此支持不如Tensorflow [1] [3]那么本地或广泛。

2。编程复杂性：TPU具有自定义的低级硬件体系结构和指令集，这使得它们与GPU相比更难以直接编程。大多数开发人员依靠像TensorFlow这样的高级API有效利用TPU [3]。

3。精确局限性：针对低精确计算(8位及以下)优化了TPU，主要支持降低吞吐量时FP32和BF16数学。与支持更广泛的浮点精度的GPU不同，这可能会限制不能很好地量化较低精度的模型的性能[3]。

4。内存约束：TPU通常在板载内存(每芯片8-16 GB)上有限，这可以限制由于内存交换而导致无重大性能降解的模型的大小[3]。

5。可伸缩性挑战：虽然TPU在某些配置(例如TPU V3 POD)中提供可伸缩性，但与某些可以更容易扩展的GPU体系结构不同，将扩展到较大的设置需要大量的工程工作[3]。

6.社区和文档：由于TPU主要针对张力流，文档和社区支持，用于将它们与Pytorch或MXNET(例如Pytorch或MXNET)一起使用，这可能不那么全面，这使开发人员更难进行故障排除和优化他们的使用[2] [6] [6] 。