نعم ، يمكن استخدام TPUs مع كل من Pytorch و Keras لمشاريع الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
Pytorch على tpus
يمكن أن يعمل Pytorch على TPUS ، وذلك بفضل التعاون بين فريق TPU من Google ومطورين Pytorch. يتم تسهيل هذا التكامل بواسطة أدوات مثل Pytorch Lightning ، والتي تسمح لبرنامج Pytorch بالتشغيل على TPUs دون تعديلات. يستخدم Lightning Pytorch XLA (الجبر الخطي المتسارع) لترجمة العمليات الحسابية لمختلف التسارع ، مما يتيح الاستخدام الفعال لـ TPUs. ومع ذلك ، يتم الوصول إلى TPUs عادة من خلال Google Cloud Services ، وهي غير متوفرة للشراء كأجهزة مستقلة للاستخدام الشخصي [1] [3].keras على tpus
يمكن لـ Keras ، كونها واجهة برمجة تطبيقات متعددة الأطباق ، الاستفادة من TPUs ، خاصة عند استخدامها مع TensorFlow أو Jax كواجهة خلفية. يمكن تكييف نماذج Keras بسهولة لتشغيلها على TPU عن طريق تبديل الواجهة الخلفية إلى Jax ، والتي تدعم تدريب TPU على نطاق واسع. تتيح هذه المرونة للمطورين كتابة رمز Keras الذي يمكن تنفيذه على منصات مختلفة ، بما في ذلك Google Cloud TPUS [2] [5]. ومع ذلك ، ليست جميع عمليات keras متوافقة مع tpus. على سبيل المثال ، لا يتم دعم UPSampling2D بالكامل [7].باختصار ، يمكن لكل من Pytorch و Keras الاستفادة من TPUs لمشاريع الذكاء الاصطناعى على نطاق واسع ، ولكن قد يختلف الإعداد والتوافق اعتمادًا على حالة الاستخدام المحددة وإطار العمل الخلفي الذي تم اختياره.
الاستشهادات:[1]
[2] https://towardsdatascience.com/multi-framework-ai-ml-development-with-keras-3-cf7bebe29eb23d/
[3] https://discuss.pytorch.org/t/pytorch-tpu-support/25504
[4] https://www.pickl.ai/blog/pytorch-vs-tensorflow-vs-keras/
[5] https://keras.io/about/
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/؟question=can+tpus+bebeSoStive+with+Tensorflow+and+Pytorch+for+DeepeEpePlearning+Tasks٪3F
[7] https://stackoverflow.com/questions/53215477/where-can-i-identify-hich-keras-methods-are-tpu-ciptible-methods
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-ai-frameworks-tensorflow-vs-pytorch-keras-emma-al-al-naw5f