Le unità di elaborazione tensore (TPU) sono acceleratori hardware specializzati progettati per ottimizzare le attività di machine learning, in particolare quelle che coinvolgono operazioni di tensore. Nonostante i loro vantaggi di velocità, efficienza e scalabilità per l'apprendimento profondo, le TPU hanno diversi limiti:
1. Design specializzato: le TPU sono ottimizzate principalmente per le attività di apprendimento in profondità, rendendoli meno versatili delle CPU o delle GPU per il calcolo per uso generale. Non sono adatti per compiti oltre l'apprendimento automatico, come il rendering grafico o le simulazioni scientifiche [1] [2].
2. Costo e accessibilità: le TPU possono essere più costose delle GPU, che possono essere una barriera per progetti o organizzazioni più piccole con budget limitati. Inoltre, l'utilizzo di TPU richiede in genere un abbonamento alla piattaforma di Google Cloud, creando una dipendenza dall'infrastruttura di Google [2] [8].
3. Compatibilità del software: le TPU sono strettamente integrate con TensorFlow, che può limitare la loro compatibilità con altri quadri di apprendimento automatico. Ad esempio, il supporto di Pytorch su TPU non è così robusto, con significativi lacune di prestazioni e problemi di compatibilità [3] [5].
4. Personalizzazione limitata: l'architettura specializzata delle TPU può richiedere competenze specifiche per l'ottimizzazione e offre meno opzioni di personalizzazione rispetto alle GPU. Ciò può limitare la flessibilità in alcuni compiti di intelligenza artificiale o ambienti di ricerca [5].
5. Variabilità delle prestazioni: mentre i TPU eccellono in determinati compiti, potrebbero non superare sempre le GPU. Ad esempio, l'allenamento su TPU a volte può essere più lento rispetto alle GPU a prezzo simile, a seconda del modello e del framework specifici utilizzati [3].
Citazioni:[1] https://prwatech.in/blog/google-cloud-platform/instance/tensor-processing-units/
[2] https://community.fs.com/encyclopedia/-senor-processing-unit-tpu-.html
[3] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/19e8d1a/d_when_does_it_make_sense_to_train_on_tpu/
[4] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a-tensor-processing-unit-tpu-and-why-will -t-be-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=what+are+the+advantages+and+disAdvantages+of+using+tpus+a+a+deep+learning+workflow%3F