Ano, TPUS lze použít s Pytorch i Keras pro velké projekty AI.
Pytorch na tpus
Pytorch může běžet na TPU, díky spolupráci mezi týmem TPU Google a vývojáři Pytorch. Tato integrace je usnadněna nástroji jako Pytorch Lightning, který umožňuje, aby Pytorch kód běžel na TPU bez úprav. Pytorch Lightning používá XLA (zrychlená lineární algebra) k překladu výpočtů pro různé akcelerátory, což umožňuje efektivní použití TPU. TPU jsou však obvykle přístupné prostřednictvím Google Cloud Services a nejsou k dispozici ke koupi jako samostatný hardware pro osobní použití [1] [3].Keras na tpus
Keras, který je API s více rámečků, může také využít TPU, zejména při použití s Tensorflow nebo JAX jako backend. Modely Keras lze snadno přizpůsobit tak, aby provozovaly na TPU, přepnutím backendu na JAX, který podporuje rozsáhlé školení TPU. Tato flexibilita umožňuje vývojářům psát kód Keras, který lze provést na různých platformách, včetně Google Cloud TPU [2] [5]. Ne všechny operace Keras jsou však kompatibilní s TPU; Například UpSampling2D není plně podporován [7].Stručně řečeno, jak Pytorch, tak Keras mohou využívat TPU pro rozsáhlé projekty AI, ale nastavení a kompatibilita se mohou lišit v závislosti na vybraném konkrétním případě a backendovém rámci.
Citace:[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/faahsp/news_you_can_now_run_pytorch_code_on_tpus/
[2] https://towardsdatascience.com/multi-framework-ai-ml-development-with-keras-3-cf7be29eb23d/
[3] https://discuss.pytorch.org/t/pytorch-tpu-support/25504
[4] https://www.pickl.ai/blog/pytorch-vs-tingorflow-vs-keras/
[5] https://keras.io/about/
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=can+tpus+be+used+with+tenSorflow+ a+PyTorch pro+Deep+learning+Tasks%3F
[7] https://stackoverflow.com/questions/53215477/where-can-iidentify-which-keras-are-tpu-compatible methods
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-ai-frameworks-tingorflow-vs-Pytorch-Keras-emma-al-naw5f