Tensora apstrādes vienības (TPU) ir specializēti aparatūras paātrinātāji, kas izstrādāti, lai optimizētu mašīnu apguves uzdevumus, jo īpaši tos, kas saistīti ar tensora darbībām. Neskatoties uz to priekšrocībām ātrumā, efektivitātē un dziļas mācīšanās mērogojamībā, TPU ir vairāki ierobežojumi:
1. Specializēts dizains: TPU galvenokārt ir optimizēts dziļas mācīšanās uzdevumiem, padarot tos mazāk daudzpusīgus nekā CPU vai GPU vispārējas nozīmes skaitļošanai. Tie nav piemēroti uzdevumiem, kas pārsniedz mašīnu apguvi, piemēram, grafikas atveidošana vai zinātniskas simulācijas [1] [2].
2. Izmaksas un pieejamība: TPU var būt dārgāks nekā GPU, kas var būt šķērslis mazākiem projektiem vai organizācijām ar ierobežotu budžetu. Turklāt TPU lietošanai parasti ir nepieciešams abonements Google Cloud Platform, kas izveido atkarību no Google infrastruktūras [2] [8].
3. Programmatūras savietojamība: TPU ir cieši integrēta ar TensorFlow, kas var ierobežot to savietojamību ar citiem mašīnmācīšanās ietvariem. Piemēram, Pytorch atbalsts TPU nav tik stabils, ar ievērojamām veiktspējas nepilnībām un saderības jautājumiem [3] [5].
4. Ierobežota pielāgošana: TPU specializētajai arhitektūrai optimizēšanai var būt nepieciešama īpaša kompetence, un tā salīdzinājumā ar GPU piedāvā mazāk pielāgošanas iespēju. Tas var ierobežot elastību noteiktos AI uzdevumos vai pētniecības vidē [5].
5. Veiktspējas mainīgums: lai gan TPU izceļas ar dažiem uzdevumiem, tie ne vienmēr var pārspēt GPU. Piemēram, TPU apmācība dažreiz var būt lēnāka nekā līdzīgi cenu GPU, atkarībā no izmantotā modeļa un ietvara [3].
Atsauces:[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/
. /
[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/
.