Tensor Processing Units (TPU) adalah akselerator perangkat keras khusus yang dirancang untuk mengoptimalkan tugas pembelajaran mesin, terutama yang melibatkan operasi tensor. Terlepas dari kelebihannya dalam kecepatan, efisiensi, dan skalabilitas untuk pembelajaran yang mendalam, TPU memiliki beberapa keterbatasan:
1. Desain Khusus: TPU dioptimalkan terutama untuk tugas-tugas pembelajaran yang mendalam, membuatnya kurang serbaguna daripada CPU atau GPU untuk komputasi tujuan umum. Mereka tidak cocok untuk tugas di luar pembelajaran mesin, seperti rendering grafis atau simulasi ilmiah [1] [2].
2. Biaya dan aksesibilitas: TPU bisa lebih mahal daripada GPU, yang mungkin menjadi penghalang bagi proyek atau organisasi yang lebih kecil dengan anggaran terbatas. Selain itu, menggunakan TPU biasanya memerlukan berlangganan ke Google Cloud Platform, membuat ketergantungan pada infrastruktur Google [2] [8].
3. Kompatibilitas Perangkat Lunak: TPU terintegrasi erat dengan TensorFlow, yang dapat membatasi kompatibilitasnya dengan kerangka pembelajaran mesin lainnya. Misalnya, dukungan Pytorch pada TPU tidak kuat, dengan kesenjangan kinerja yang signifikan dan masalah kompatibilitas [3] [5].
4. Kustomisasi Terbatas: Arsitektur khusus TPU mungkin memerlukan keahlian khusus untuk optimasi dan menawarkan lebih sedikit opsi kustomisasi dibandingkan dengan GPU. Ini dapat membatasi fleksibilitas dalam tugas AI tertentu atau lingkungan penelitian [5].
5. Variabilitas Kinerja: Sementara TPU Excel dalam tugas -tugas tertentu, mereka mungkin tidak selalu mengungguli GPU. Misalnya, pelatihan tentang TPU kadang-kadang bisa lebih lambat daripada pada GPU dengan harga yang sama, tergantung pada model dan kerangka kerja spesifik yang digunakan [3].
Kutipan:[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-will-will-it-te-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+ dan+disAdvantage+of+using+tpus+in++Deep+Learning+WorkFlow%3F