Unitățile de procesare a tensiunii (TPU) sunt acceleratoare hardware specializate concepute pentru a optimiza sarcinile de învățare automată, în special cele care implică operațiuni de tensiune. În ciuda avantajelor lor în ceea ce privește viteza, eficiența și scalabilitatea pentru învățarea profundă, TPU -urile au mai multe limitări:
1. Proiectare specializată: TPU-urile sunt optimizate în primul rând pentru sarcini de învățare profundă, ceea ce le face mai puțin versatile decât procesoarele sau GPU-urile pentru calcularea cu scop general. Acestea nu sunt potrivite pentru sarcini dincolo de învățarea automată, cum ar fi redarea grafică sau simulările științifice [1] [2].
2. Cost și accesibilitate: TPU poate fi mai scump decât GPU -urile, ceea ce poate fi o barieră pentru proiecte mai mici sau organizații cu bugete limitate. În plus, utilizarea TPU necesită de obicei un abonament la platforma Google Cloud, creând o dependență de infrastructura Google [2] [8].
3. Compatibilitatea software -ului: TPU -urile sunt strâns integrate cu TensorFlow, care poate limita compatibilitatea lor cu alte cadre de învățare automată. De exemplu, suportul Pytorch pe TPU nu este la fel de robust, cu lacune semnificative de performanță și probleme de compatibilitate [3] [5].
4. Personalizare limitată: Arhitectura specializată a TPU poate necesita expertiză specifică pentru optimizare și oferă mai puține opțiuni de personalizare în comparație cu GPU. Acest lucru poate limita flexibilitatea în anumite sarcini AI sau medii de cercetare [5].
5. Variabilitatea performanței: în timp ce TPU excelează în anumite sarcini, este posibil să nu depășească întotdeauna GPU -urile. De exemplu, instruirea pe TPU poate fi uneori mai lentă decât pe GPU-uri la un preț similar, în funcție de modelul și cadrul specific utilizat [3].
Citări:[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_make_sense_to_train_on_tpu/
[4] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a-tensor-processing-unit-tpu-and-why-will-it-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+ și+disadvantages+of+Using+tpus+in+a+deep+learning+workflow%3F