Kyllä, TPU: ta voidaan käyttää sekä Pytorchin että Keran kanssa suurten AI-projektien kanssa.
Pytorch TPU: lla
Pytorch voi ajaa TPU: lla Googlen TPU -tiimin ja Pytorch -kehittäjien välisen yhteistyön ansiosta. Tätä integraatiota helpottavat työkalut, kuten Pytorch Lightning, jonka avulla Pytorch -koodi voi toimia TPU: lla ilman muutoksia. Pytorch -salama käyttää XLA: ta (kiihdytetty lineaarinen algebra) laskelmien kääntämiseen eri kiihdyttimille, mikä mahdollistaa TPU: n tehokkaan käytön. TPU: ita käytetään kuitenkin tyypillisesti Google Cloud Services -palvelun kautta, eikä niitä ole ostettavissa erillisinä laitteina henkilökohtaiseen käyttöön [1] [3].keras tpusissa
Keras, joka on monikehyksen sovellusliittymä, voi myös hyödyntää TPU: ta, etenkin kun sitä käytetään Tensorflowin tai Jaxin kanssa taustana. KERAS-mallit voidaan helposti mukauttaa TPU: lla toimimaan vaihtamalla taustan Jaxiin, joka tukee laajamittaista TPU-koulutusta. Tämän joustavuuden avulla kehittäjät voivat kirjoittaa Keras -koodia, joka voidaan suorittaa eri alustoilla, mukaan lukien Google Cloud TPU: t [2] [5]. Kaikki KERAS -toiminnot eivät kuitenkaan ole yhteensopivia TPU: n kanssa; Esimerkiksi UpSampling2D ei ole täysin tuettu [7].Yhteenvetona voidaan todeta, että sekä Pytorch että Keras voivat hyödyntää TPU: ta suurten AI-projektien yhteydessä, mutta asennus ja yhteensopivuus voivat vaihdella valitun tietyn käyttötapauksen ja taustakehyksen mukaan.
Viittaukset:[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/
.
.
.