Ja, TPU'er kan bruges sammen med både Pytorch og Keras til store AI-projekter.
Pytorch på TPU'er
Pytorch kan køre på TPU'er takket være samarbejde mellem Googles TPU -team og Pytorch -udviklere. Denne integration letter af værktøjer som Pytorch Lightning, som gør det muligt for Pytorch -kode at køre på TPU'er uden ændringer. Pytorch Lightning bruger XLA (accelereret lineær algebra) til at oversætte beregninger for forskellige acceleratorer, hvilket muliggør effektiv anvendelse af TPU'er. Imidlertid er TPU'er typisk adgang til via Google Cloud Services, og de er ikke tilgængelige til køb som uafhængig hardware til personlig brug [1] [3].Keras på TPU'er
Keras, der er en multi-framework API, kan også udnytte TPU'er, især når de bruges med TensorFlow eller Jax som backend. Keras-modeller kan let tilpasses til at køre på TPU'er ved at skifte backend til JAX, som understøtter storskala TPU-træning. Denne fleksibilitet giver udviklere mulighed for at skrive keras -kode, der kan udføres på forskellige platforme, herunder Google Cloud TPU'er [2] [5]. Imidlertid er ikke alle kerasoperationer kompatible med TPU'er; For eksempel understøttes UPSampling2D ikke fuldt ud [7].Sammenfattende kan både Pytorch og Keras bruge TPU'er til storskala AI-projekter, men opsætningen og kompatibiliteten kan variere afhængigt af den specifikke brugssag og backend-rammer, der er valgt.
Citater:[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/faahsp/news_you_can_now_run_pytorch_code_on_tpus/
)
[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/
)
)
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-i-frameworks-tensorflow-vs-pytorch-keras-emma-al-naw5f