Tenzorske obdelave (TPU) so specializirani pospeševalci strojne opreme, namenjeni optimizaciji nalog strojnega učenja, zlasti tistih, ki vključujejo tenzorske operacije. Kljub svojim prednostim hitrosti, učinkovitosti in razširljivosti za globoko učenje imajo TPU več omejitev:
1. Specializirana zasnova: TPU-ji so optimizirani predvsem za naloge globokega učenja, zaradi česar so manj vsestranski kot CPU-ji ali GPU-ji za računalništvo s splošnim namenom. Niso primerni za naloge, ki presegajo strojno učenje, kot so grafično upodabljanje ali znanstvene simulacije [1] [2].
2. Stroški in dostopnost: TPU -ji so lahko dražji od GPU -jev, kar je lahko ovira za manjše projekte ali organizacije z omejenimi proračuni. Poleg tega uporaba TPU -jev običajno zahteva naročnino na platformo Google Cloud, kar ustvari odvisnost od Googlove infrastrukture [2] [8].
3. Združljivost programske opreme: TPU -ji so tesno integrirani s Tensorflowom, kar lahko omeji njihovo združljivost z drugimi okviri strojnega učenja. Na primer, podpora PyTorcha na TPU ni tako močna, s pomembnimi vrzeli v uspešnosti in vprašanji združljivosti [3] [5].
4. Omejena prilagoditev: Specializirana arhitektura TPU -jev lahko zahteva posebno strokovno znanje za optimizacijo in ponuja manj možnosti prilagajanja v primerjavi z GPU -ji. To lahko omeji prožnost pri nekaterih nalogah AI ali raziskovalnih okoljih [5].
5. Spremenljivost uspešnosti: Medtem ko TPU -ji odlikujejo pri nekaterih nalogah, morda ne bodo vedno presegali GPU -jev. Na primer, usposabljanje na TPU-ju je lahko včasih počasnejše kot pri GPU-jih s podobnimi cenami, odvisno od specifičnega modela in uporabljenega okvira [3].
Navedbe:[1] https://prwatech.in/blog/google-coloud-platform/instance/tensor-processing-units/
[2] https://community.fs.com/encyclopedia/-Nensor-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.netra.cloud/sl/so-what-is-a-tensor-processing-unit-tpu-in-why-will-it-be-the-future-of-of-machine /
[5] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[6] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[7] https://tech4future.info/sl/Tensor-processing-units-tpu/
[8] https://massedCopute.com/faq-answers/?question=What+are+The+Advantages+ in+Disadvantages+of+using++tpus+In+Deep+earning+workFflow%3f