Tensoritöötluse üksused (TPU -d) on spetsiaalsed riistvarakiirendid, mis on loodud masinõppe ülesannete optimeerimiseks, eriti need, mis hõlmavad tensoritoiminguid. Vaatamata nende eelistele kiiruse, tõhususe ja sügava õppimise mastaapsuse osas on TPU -del mitu piirangut:
1. Spetsialiseeritud disain: TPU-d on optimeeritud peamiselt sügava õppimise ülesannete jaoks, muutes need vähem mitmekülgseteks kui protsessorid või GPU-d üldotstarbeliste andmetöötluste jaoks. Need ei sobi masinõppest kaugemale, näiteks graafika renderdamise või teaduslike simulatsioonide jaoks [1] [2].
2. Maksumus ja juurdepääsetavus: TPU -d võivad olla kallimad kui GPU -d, mis võib olla takistuseks väiksematele projektidele või piiratud eelarvega organisatsioonidele. Lisaks nõuab TPU -de kasutamist tavaliselt Google Cloud Platvormi tellimust, luues sõltuvuse Google'i infrastruktuurist [2] [8].
3. Tarkvara ühilduvus: TPU -d on tihedalt integreeritud Tensorflow'iga, mis võib piirata nende ühilduvust teiste masinõppe raamistikega. Näiteks Pytorchi tugi TPU -del pole nii tugev, oluliste jõudluslünkade ja ühilduvusprobleemidega [3] [5].
4. Piiratud kohandamine: TPU -de spetsialiseeritud arhitektuur võib optimeerimiseks vajada konkreetseid teadmisi ja pakub GPU -dega võrreldes vähem kohandamisvõimalusi. See võib piirata paindlikkust teatud AI -ülesannetes või uurimiskeskkonnas [5].
5. Jõudluse varieeruvus: Kuigi TPUS on teatud ülesannetes silma paista, ei pruugi need alati GPU -sid edestada. Näiteks võib TPU-de treenimine olla mõnikord aeglasem kui sarnase hinnaga GPU-de puhul, sõltuvalt konkreetsest mudelist ja kasutatud raamistikust [3].
Tsitaadid:[1] https://prwatech.in/blog/google-cloud-platform/instance/tensor-processing-units/
[2] https://community.fs.com/encyclopedia/-tensor-processing-unit-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/
]