Тенсорные обработки (TPU) представляют собой специализированные аппаратные ускорители, предназначенные для оптимизации задач машинного обучения, особенно тех, которые включают в себя тензоры. Несмотря на их преимущества в скорости, эффективности и масштабируемости для глубокого обучения, TPU имеют несколько ограничений:
1. Специализированный дизайн: TPU оптимизированы в основном для задач глубокого обучения, что делает их менее универсальными, чем процессоры или графические процессоры для вычислений общего назначения. Они не подходят для задач за пределами машинного обучения, таких как графический рендеринг или научное моделирование [1] [2].
2. Стоимость и доступность: TPU могут быть дороже, чем графические процессоры, что может быть препятствием для небольших проектов или организаций с ограниченным бюджетом. Кроме того, использование TPU обычно требует подписки на облачную платформу Google, создавая зависимость от инфраструктуры Google [2] [8].
3. Совместимость программного обеспечения: TPU тесно интегрированы с TensorFlow, что может ограничить их совместимость с другими структурами машинного обучения. Например, поддержка Pytorch на TPU не так надежна, со значительными разрывами в производительности и проблемами совместимости [3] [5].
4. Ограниченная настройка: Специализированная архитектура TPU может потребовать особого опыта для оптимизации и предлагает меньше вариантов настройки по сравнению с графическими процессорами. Это может ограничить гибкость в определенных задачах ИИ или в исследовательской среде [5].
5. Изменчивость производительности: в то время как TPU Excel в определенных задачах, они не всегда могут превзойти графические процессоры. Например, обучение по ТПУ иногда может быть медленнее, чем на графических процессорах с одинаковой ценой, в зависимости от конкретной модели и используемой структуры [3].
Цитаты:[1] https://prwatech.in/blog/google-cloud-platform/instance/tensor-processing-units/
[2] https://community.fs.com/enceclopedia/-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-обучение /
[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+ и+дисадвантажесаладжес+Sing+tpus+in+a+deep+learning+workflow%3F