Was sind die Einschränkungen bei der Verwendung von TPUs in maschinellen Lernen Workflows

1. Spezialkonstruktion: TPUs sind hauptsächlich für Deep-Lern-Aufgaben optimiert, was sie weniger vielseitig als CPUs oder GPUs für das allgemeine Umsatzcomputer darstellt. Sie eignen sich nicht für Aufgaben, die über maschinelles Lernen hinausgehen, wie z. B. Grafikrendern oder wissenschaftliche Simulationen [1] [2].

2. Kosten und Zugänglichkeit: TPUs kann teurer sein als GPUs, was möglicherweise ein Hindernis für kleinere Projekte oder Organisationen mit begrenzten Budgets darstellt. Darüber hinaus erfordert die Verwendung von TPUs in der Regel ein Abonnement für die Google Cloud -Plattform, wodurch eine Abhängigkeit von der Infrastruktur von Google erstellt wird [2] [8].

3.. Beispielsweise ist die Unterstützung von Pytorch bei TPUs nicht so robust und mit erheblichen Leistungslücken und Kompatibilitätsproblemen [3] [5].

4. Begrenzte Anpassung: Die spezielle Architektur von TPUs erfordert möglicherweise ein spezifisches Fachwissen für die Optimierung und bietet im Vergleich zu GPUs weniger Anpassungsoptionen. Dies kann die Flexibilität in bestimmten KI -Aufgaben oder Forschungsumgebungen einschränken [5].

5. Leistungsvariabilität: Während TPUs in bestimmten Aufgaben Excel -Excel jedoch übertreffen, übertreffen sie den GPUs möglicherweise nicht immer. Beispielsweise kann das Training auf TPUs manchmal langsamer sein als bei ähnlich preisgünstigem GPUs, abhängig vom spezifischen Modell und dem verwendeten Rahmen [3].