وحدات معالجة Tensor (TPUS) هي مسرعات متخصصة في الأجهزة مصممة لتحسين مهام التعلم الآلي ، وخاصة تلك التي تتضمن عمليات الموتر. على الرغم من مزاياها في السرعة والكفاءة وقابلية التوسع للتعلم العميق ، فإن TPUs لها عدة قيود:
1. التصميم المتخصص: يتم تحسين TPUs بشكل أساسي لمهام التعلم العميقة ، مما يجعلها أقل تنوعًا من وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات للحوسبة للأغراض العامة. فهي ليست مناسبة للمهام خارج التعلم الآلي ، مثل تقديم الرسومات أو عمليات المحاكاة العلمية [1] [2].
2. التكلفة وإمكانية الوصول: يمكن أن تكون TPUs أغلى من وحدات معالجة الرسومات ، والتي قد تكون عائقًا أمام المشاريع أو المؤسسات الأصغر التي تحتوي على ميزانيات محدودة. بالإضافة إلى ذلك ، يتطلب استخدام TPUs عادة اشتراكًا في منصة Google Cloud ، مما يخلق اعتمادًا على البنية التحتية لـ Google [2] [8].
3. توافق البرامج: يتم دمج TPUs بشكل وثيق مع TensorFlow ، والتي يمكن أن تحد من توافقها مع أطر التعلم الآلي الأخرى. على سبيل المثال ، فإن دعم Pytorch على TPUs ليس قويًا ، مع وجود فجوات كبيرة في الأداء وقضايا التوافق [3] [5].
4. التخصيص المحدود: قد تتطلب الهندسة المعمارية المتخصصة لـ TPUs خبرة محددة للتحسين وتوفر خيارات تخصيص أقل مقارنةً بوحدة معالجة الرسومات. يمكن أن يحد هذا من المرونة في بعض مهام الذكاء الاصطناعي أو بيئات البحث [5].
5. تباين الأداء: في حين أن TPUS تتفوق في بعض المهام ، إلا أنها قد لا تتفوق دائمًا على وحدات معالجة الرسومات. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون التدريب على TPUs في بعض الأحيان أبطأ من وحدات معالجة الرسومات ذات الأسعار المماثلة ، اعتمادًا على النموذج المحدد والإطار المستخدم [3].
الاستشهادات:[1]
[2] https://community.fs.com/encyclopedia/-tensor-processing-unit-tpu-.html
[3]
[4] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a-tensor-processing-unit-tpu--why-will-it-the-future-of-machine-learning /
[5] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[6] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[7] https://tech4future.info/en/tensor-processing-units-tpu/
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/؟question=WhatoT+Ary+ThovAdgrantages+and+DisAdvantages+Of+ Using+Tpus+In+DEEPEPEPEPEPLEARNING+WORKFLOW٪3F