Tensorbehandlingsenheder (TPU'er) er specialiserede hardwareacceleratorer designet til at optimere maskinlæringsopgaver, især dem, der involverer tensoroperationer. På trods af deres fordele inden for hastighed, effektivitet og skalerbarhed for dyb læring har TPU'er flere begrænsninger:
1. Specialiseret design: TPU'er optimeres primært til dybe læringsopgaver, hvilket gør dem mindre alsidige end CPU'er eller GPU'er til computing til generel formål. De er ikke egnede til opgaver ud over maskinlæring, såsom grafik gengivelse eller videnskabelige simuleringer [1] [2].
2. Omkostninger og tilgængelighed: TPU'er kan være dyrere end GPU'er, hvilket kan være en barriere for mindre projekter eller organisationer med begrænsede budgetter. Derudover kræver brug af TPU'er typisk et abonnement på Google Cloud -platform, hvilket skaber en afhængighed af Googles infrastruktur [2] [8].
3. softwarekompatibilitet: TPU'er er tæt integreret med TensorFlow, som kan begrænse deres kompatibilitet med andre maskinlæringsrammer. F.eks. Er Pytorch -support på TPU'er ikke så robust med betydelige ydelseshuller og kompatibilitetsproblemer [3] [5].
4. Begrænset tilpasning: Den specialiserede arkitektur af TPU'er kan kræve specifik ekspertise til optimering og tilbyder færre tilpasningsmuligheder sammenlignet med GPU'er. Dette kan begrænse fleksibilitet i visse AI -opgaver eller forskningsmiljøer [5].
5. Performancevariabilitet: Mens TPU'er udmærker sig i visse opgaver, overgår de muligvis ikke altid GPU'er. F.eks. Kan træning på TPU'er undertiden være langsommere end på lignende prisede GPU'er, afhængigt af den anvendte specifikke model og rammer [3].
Citater:[1] https://prwatech.in/blog/google-cloud-platform/instance/tensor-processing-enhed/
[2] https://community.fs.com/encyclopedia/-tensor-forarbejdning-unit-tpu-.html
)
[4] https://blog.netra.cloud/en/so-what-is-a-tensor-crocessing-unit-tpu-and-why-will-it-be-the-future-of-machine-learning /
[5] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-i
[6] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[7] https://tech4future.info/en/tensor-forarbejdning-units-tpu/
[8] https://massedcompute.com/faq-anwers/?question=what+are+The+Advantages+and+DisAdvantages+of+Using+Tpus+in+A+Deep+Learning+Workflow%3F