A Tensor feldolgozó egységek (TPU) speciális hardvergyorsítók, amelyek célja a gépi tanulási feladatok optimalizálása, különösen a tenzor műveleteket. Annak ellenére, hogy előnyeik vannak a sebesség, a hatékonyság és a méretezhetőség szempontjából a mély tanulásban, a TPU -knak számos korlátozása van:
1. speciális kialakítás: A TPU-kat elsősorban a mély tanulási feladatokhoz optimalizálják, így kevésbé sokoldalúak, mint a CPU-k vagy a GPU-k az általános célú számítástechnika. Nem alkalmasak a gépi tanuláson túlmenő feladatokra, például a grafikus megjelenítésre vagy a tudományos szimulációkra [1] [2].
2. Költség és akadálymentesség: A TPU -k drágábbak lehetnek, mint a GPU -k, ami akadályt jelenthet kisebb projektek vagy korlátozott költségvetéssel rendelkező szervezetek számára. Ezenkívül a TPU -k használata általában előfizetést igényel a Google Cloud Platformon, amely függőséget teremt a Google infrastruktúrájától [2] [8].
3. szoftver kompatibilitása: A TPU -k szorosan integrálódnak a TensorFlow -val, ami korlátozhatja azok kompatibilitását más gépi tanulási keretekkel. Például a TPU -k Pytorch támogatása nem olyan robusztus, jelentős teljesítményhiányokkal és kompatibilitási problémákkal [3] [5].
4. korlátozott testreszabás: A TPU -k speciális architektúrája az optimalizáláshoz speciális szakértelemre van szükség, és kevesebb testreszabási lehetőséget kínál a GPU -hoz képest. Ez korlátozhatja a rugalmasságot bizonyos AI feladatokban vagy kutatási környezetben [5].
5. Teljesítmény -variabilitás: Míg a TPUS bizonyos feladatokban kiemelkedik, lehet, hogy nem mindig haladják meg a GPU -kat. Például a TPU-kon történő edzés néha lassabb lehet, mint a hasonló árú GPU-kon, az adott modelltől és keretektől függően [3].
Idézetek:[1] https://prwatech.in/blog/google-cloudplatform/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_tpu/
[4] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a--tensor-processing-unit-tpu-and-will-it-the-future-of-machine-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=What+ARE+The+AdVantage+and+DisaDVantages+OFUSINGINGUTPUSUTPUSUTOUTEEPERNORNING+WORKFLOW%3F%3F