Tensoro apdorojimo įrenginiai (TPU) yra specializuoti aparatūros greitintuvai, skirti optimizuoti mašininio mokymosi užduotis, ypač toms, kurios apima tensorių operacijas. Nepaisant jų greičio, efektyvumo ir giliojo mokymosi mastelio pranašumų, TPU turi keletą apribojimų:
1. Specializuotas dizainas: TPU yra optimizuoti pirmiausia atliekant giluminio mokymosi užduotis, todėl jos yra mažiau universalūs nei bendrosios paskirties skaičiavimo procesorių ar GPU. Jie netinka užduotims, ne tik mokantis mašininio, pavyzdžiui, grafikos pateikimo ar mokslinių modeliavimų [1] [2].
2. Išlaidos ir prieinamumas: TPU gali būti brangesni nei GPU, o tai gali būti kliūtis mažesniems projektams ar organizacijoms, turinčioms ribotą biudžetą. Be to, naudojant TPU paprastai reikalinga „Google Cloud“ platformos prenumerata, sukuriant priklausomybę nuo „Google“ infrastruktūros [2] [8].
3. Programinės įrangos suderinamumas: TPU yra glaudžiai integruotos su „TensorFlow“, kuri gali apriboti jų suderinamumą su kitomis mašininio mokymosi sistemomis. Pavyzdžiui, „Pytorch“ palaikymas TPU nėra toks tvirtas, su didelėmis našumo spragomis ir suderinamumo problemomis [3] [5].
4. Ribotas pritaikymas: Specializuotai TPU architektūrai gali prireikti specialios kompetencijos optimizavimui ir pasiūlyti mažiau pritaikymo parinkčių, palyginti su GPU. Tai gali apriboti tam tikrų AI užduočių ar tyrimų aplinkos lankstumą [5].
5. Našumo kintamumas: Nors TPU puikiai atlieka tam tikras užduotis, jie ne visada gali pralenkti GPU. Pavyzdžiui, mokymai TPU kartais gali būti lėtesni nei panašiai kainuojant GPU, atsižvelgiant į naudojamą konkretų modelį ir sistemą [3].
Citatos:[1] https://prwatech.in/blog/google-Cloud-platform/instance/tensor-processing-units/
[2] https://community.fs.com/encyclopedia/ tensor-processing-unit-tpu-.html
]
[4] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-aensor-processing-unit-tpu-and-why-will-t-be-the-future-fachine-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=hat+are+the+advantages+and+DisAdvantages+Of+using+tPus+in+a+Deep+Learning+workFlow%3F