Mitkä ovat TPU: n käytön rajoitukset koneoppimisen työnkulkuissa

1. Erikoistuneen suunnittelu: TPU: t on optimoitu ensisijaisesti syvän oppimisen tehtäviin, mikä tekee niistä vähemmän monipuolisia kuin CPU: t tai GPU: t yleiskäyttöön tarkoitettuihin tietojenkäsittelyyn. Ne eivät sovellu koneoppimisen ulkopuolella oleviin tehtäviin, kuten grafiikan renderointiin tai tieteellisiin simulaatioihin [1] [2].

2. Kustannukset ja saavutettavuus: TPU: t voivat olla kalliimpia kuin GPU: t, mikä voi olla este pienemmille hankkeille tai organisaatioille, joilla on rajoitettu budjetti. Lisäksi TPU: n käyttö vaatii tyypillisesti Google Cloud Platform -tilauksen, joka luo riippuvuuden Googlen infrastruktuurista [2] [8].

3. Ohjelmistoyhteensopivuus: TPU: t ovat integroituna tiiviisti tensorflowiin, mikä voi rajoittaa niiden yhteensopivuutta muiden koneoppimiskehysten kanssa. Esimerkiksi Pytorch -tuki TPU: lla ei ole yhtä vankka, merkittävien suorituskyky- ja yhteensopivuusongelmien kanssa [3] [5].

4. Rajoitettu räätälöinti: TPU: n erikoistunut arkkitehtuuri voi vaatia erityistä asiantuntemusta optimointiin ja tarjoaa vähemmän räätälöintivaihtoehtoja GPU: iin verrattuna. Tämä voi rajoittaa joustavuutta tietyissä AI -tehtävissä tai tutkimusympäristöissä [5].

5. Suorituskyvyn vaihtelu: Vaikka tpus excel tietyissä tehtävissä, ne eivät aina ole parempia GPU: ita. Esimerkiksi TPU: n harjoittelu voi joskus olla hitaampaa kuin vastaavasti hinnoiteltujen GPU: ien, käytetystä mallista ja kehyksestä riippuen [3].