TPUS (Tensor Processing Unit)는 기계 학습 작업, 특히 텐서 작업과 관련된 기계 학습 작업을 최적화하도록 설계된 특수 하드웨어 가속기입니다. 딥 러닝의 속도, 효율성 및 확장성에 대한 장점에도 불구하고 TPU는 몇 가지 한계가 있습니다.
1. 특수 설계 : TPU는 주로 딥 러닝 작업에 최적화되어 일반 목적 컴퓨팅을 위해 CPU 또는 GPU보다 다재다능합니다. 그래픽 렌더링 또는 과학 시뮬레이션과 같은 기계 학습 이외의 작업에는 적합하지 않습니다 [1] [2].
2. 비용 및 접근성 : TPU는 GPU보다 비쌀 수 있으며, 이는 소규모 프로젝트 나 예산이 제한된 조직의 장벽 일 수 있습니다. 또한 TPU를 사용하려면 일반적으로 Google 클라우드 플랫폼에 대한 구독이 필요하므로 Google의 인프라에 종속성이 생깁니다 [2] [8].
3. 소프트웨어 호환성 : TPU는 TensorFlow와 밀접하게 통합되어 다른 기계 학습 프레임 워크와의 호환성을 제한 할 수 있습니다. 예를 들어, TPU에 대한 Pytorch 지원은 강력하지 않으며 중대한 성능 차이와 호환성 문제가 있습니다 [3] [5].
4. 제한된 사용자 정의 : TPU의 특수 아키텍처는 최적화를위한 특정 전문 지식이 필요할 수 있으며 GPU에 비해 사용자 정의 옵션이 적습니다. 이것은 특정 AI 작업 또는 연구 환경에서 유연성을 제한 할 수있다 [5].
5. 성능 변동성 : 특정 작업에서는 TPU가 뛰어나지 만 GPU가 항상 우수하지는 않습니다. 예를 들어, TPU에 대한 훈련은 사용 된 특정 모델과 프레임 워크에 따라 유사한 가격의 GPU보다 느리게 될 수 있습니다 [3].
인용 :[1] https://prwatech.in/blog/google-cloud-platform/instance/tensor-processing-units/
[2] https://community.fs.com/encyclopedia/-tensor-processing-unit-tpu-.html
[3] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/19e8d1a/d_when_does_it_it_make_sense_to_train_on_tpu/
[4] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a-tensor-processing-unit-tpu-nit-tpu-by-will-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+ advantages+및 disadvantages+of+using+tpus+in+adeep+ workfflow%3f