Những hạn chế của việc sử dụng TPU trong quy trình công việc học máy

1. Thiết kế chuyên ngành: TPU được tối ưu hóa chủ yếu cho các nhiệm vụ học tập sâu, làm cho chúng kém linh hoạt hơn CPU hoặc GPU cho điện toán đa năng. Chúng không phù hợp với các nhiệm vụ ngoài việc học máy, chẳng hạn như kết xuất đồ họa hoặc mô phỏng khoa học [1] [2].

2. Chi phí và khả năng tiếp cận: TPU có thể đắt hơn GPU, đây có thể là rào cản cho các dự án hoặc tổ chức nhỏ hơn có ngân sách hạn chế. Ngoài ra, sử dụng TPU thường yêu cầu đăng ký vào nền tảng Google Cloud, tạo ra sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng của Google [2] [8].

3. Khả năng tương thích phần mềm: TPU được tích hợp chặt chẽ với TensorFlow, có thể giới hạn khả năng tương thích của chúng với các khung học máy khác. Chẳng hạn, hỗ trợ PyTorch trên TPU không mạnh mẽ, với các khoảng trống hiệu suất và các vấn đề tương thích đáng kể [3] [5].

4. Tùy chỉnh giới hạn: Kiến trúc chuyên ngành của TPU có thể yêu cầu chuyên môn cụ thể để tối ưu hóa và cung cấp ít tùy chọn tùy chỉnh hơn so với GPU. Điều này có thể hạn chế tính linh hoạt trong một số nhiệm vụ AI hoặc môi trường nghiên cứu nhất định [5].

5. Biến đổi hiệu suất: Trong khi TPU vượt trội trong một số nhiệm vụ nhất định, chúng có thể không luôn luôn vượt trội so với GPU. Ví dụ, đào tạo trên TPU đôi khi có thể chậm hơn so với GPU có giá tương tự, tùy thuộc vào mô hình cụ thể và khung được sử dụng [3].