Tensör İşleme Birimleri (TPU), makine öğrenme görevlerini, özellikle de tensör işlemlerini içerenleri optimize etmek için tasarlanmış özel donanım hızlandırıcılarıdır. Derin öğrenme için hız, verimlilik ve ölçeklenebilirlikteki avantajlarına rağmen, TPU'ların çeşitli sınırlamaları vardır:
1. Özel tasarım: TPU'lar öncelikle derin öğrenme görevleri için optimize edilmiştir, bu da onları genel amaçlı bilgi işlem için CPU'lardan veya GPU'lardan daha az çok yönlü hale getirir. Grafik oluşturma veya bilimsel simülasyonlar gibi makine öğreniminin ötesinde görevler için uygun değildir [1] [2].
2. Maliyet ve Erişilebilirlik: TPU'lar GPU'lardan daha pahalı olabilir, bu da sınırlı bütçeleri olan daha küçük projeler veya kuruluşlar için bir engel olabilir. Ayrıca, TPU'ların kullanılması genellikle Google Cloud platformuna bir abonelik gerektirir ve Google'ın altyapısına bağımlılık oluşturur [2] [8].
3. Yazılım Uyumluluğu: TPU'lar, diğer makine öğrenme çerçeveleriyle uyumluluklarını sınırlayabilen tensorflow ile yakından entegre edilir. Örneğin, TPU'lar üzerindeki pytorch desteği, önemli performans boşlukları ve uyumluluk sorunları ile sağlam değildir [3] [5].
4. Sınırlı Özelleştirme: TPU'ların özel mimarisi, optimizasyon için özel uzmanlık gerektirebilir ve GPU'lara kıyasla daha az özelleştirme seçeneği sunar. Bu, bazı AI görevlerinde veya araştırma ortamlarında esnekliği sınırlayabilir [5].
5. Performans Değişkenliği: TPU'lar belirli görevlerde mükemmel olsa da, GPU'lardan her zaman daha iyi performans göstermeyebilirler. Örneğin, TPU'lar üzerinde eğitim bazen kullanılan spesifik modele ve çerçeveye bağlı olarak benzer fiyatlı GPU'lardan daha yavaş olabilir [3].
Alıntılar:[1] https://prwatech.in/blog/google-cloud-platform/instance/tensor-pocessing-units/
[2] https://community.fs.com/encyclopedia/-densor-processing-unit-tpu-.html
[3] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/19e8d1a/d_wen_does_it_make_sense_to_train_on_tpu/
[4] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a-a-stensor-processing-unit-tpu-and-why-will-it-the-the-future-of-mache-se-sre-lovering /
[5] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[6] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[7] https://tech4future.info/en/tensor-pocessing-units-tpu/
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?question= What+are+The+AdVantages+ ve+Kusus+OSUSOK+OSUSEGHUS+Ain+a+Afuseghus+in+a