Jednostki przetwarzające tensor (TPU) to wyspecjalizowane akceleratory sprzętowe zaprojektowane w celu optymalizacji zadań uczenia maszynowego, szczególnie tych obejmujących operacje tensorowe. Pomimo swoich zalet prędkości, wydajności i skalowalności w głębokim uczeniu się, TPU mają kilka ograniczeń:
1. Specjalistyczne projekt: TPU są zoptymalizowane przede wszystkim do zadań głębokiego uczenia się, co czyni je mniej wszechstronnymi niż procesory lub GPU do obliczeń ogólnego przeznaczenia. Nie nadają się do zadań poza uczeniem maszynowym, takich jak renderowanie grafiki lub symulacje naukowe [1] [2].
2. Koszt i dostępność: TPU mogą być droższe niż GPU, co może być barierą dla mniejszych projektów lub organizacji o ograniczonym budżecie. Ponadto korzystanie z TPU zwykle wymaga subskrypcji Google Cloud Platform, tworząc zależność od infrastruktury Google [2] [8].
3. Kompatybilność oprogramowania: TPU są ściśle zintegrowane z TensorFlow, co może ograniczyć ich kompatybilność z innymi ramami uczenia maszynowego. Na przykład wsparcie Pytorch w TPU nie jest tak solidne, ze znaczącymi lukami w zakresie wydajności i problemami związanymi z kompatybilnością [3] [5].
4. Ograniczone dostosowanie: Specjalna architektura TPU może wymagać konkretnej wiedzy specjalistycznej w celu optymalizacji i oferuje mniej opcji dostosowywania w porównaniu z GPU. Może to ograniczyć elastyczność w niektórych zadaniach AI lub środowiskach badawczych [5].
5. Zmienność wydajności: Podczas gdy TPU wyróżniają się w niektórych zadaniach, nie zawsze przewyższają GPU. Na przykład szkolenie w TPU może być czasami wolniejsze niż na procesor graficznych o podobnej cenie, w zależności od zastosowanego modelu i ram [3].
Cytaty:[1] https://prwatech.in/blog/google-bloud-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_hen_does_it_make_sense_to_train_on_tpu/
[4] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a---reensor-processing-unit-tpu-and-why-will-it-be-the-future-of-machine-dearning /
[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=whatse+the+Advantages+and iDisAdvantages+Ofing+tpus+I+Deep+Learning+WorkFlow%3F