예, TPU는 대규모 AI 프로젝트에 Pytorch 및 Keras와 함께 사용할 수 있습니다.
pytorch on tpus
Pytorch는 Google TPU 팀과 Pytorch 개발자 간의 협력 덕분에 TPU에서 실행할 수 있습니다. 이 통합은 Pytorch Lightning과 같은 도구에 의해 촉진되며,이를 통해 Pytorch 코드는 수정없이 TPU에서 실행할 수 있습니다. Pytorch Lightning은 XLA (가속 선형 대수)를 사용하여 다양한 가속기에 대한 계산을 번역하여 TPU의 효율적인 사용을 가능하게합니다. 그러나 TPU는 일반적으로 Google Cloud 서비스를 통해 액세스되며 개인 용도를위한 독립형 하드웨어로 구매할 수 없습니다 [1] [3].keras tpus
멀티 프레임 워크 API 인 Keras는 특히 Tensorflow 또는 JAX와 함께 백엔드로 사용될 때 TPU를 활용할 수 있습니다. Keras 모델은 백엔드를 JAX로 전환하여 TPU에서 실행되도록 쉽게 적응할 수 있으며, 이는 대규모 TPU 교육을 지원합니다. 이러한 유연성을 통해 개발자는 Google Cloud TPU를 포함하여 다양한 플랫폼에서 실행할 수있는 Keras 코드를 작성할 수 있습니다 [2] [5]. 그러나 모든 Keras 운영이 TPU와 호환되는 것은 아닙니다. 예를 들어, Upsampling2d는 완전히 지원되지 않습니다 [7].요약하면, Pytorch와 Keras는 대규모 AI 프로젝트에 TPU를 활용할 수 있지만 설정 및 호환성은 선택된 특정 사용 사례 및 백엔드 프레임 워크에 따라 다를 수 있습니다.
인용 :[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-development-with-keras-3-cf7be29eb23d/
[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+ beoused+ with+tensorflow+andpytorch+ fordeep+ lookn+tasks%3f
[7] https://stackoverflow.com/questions/53215477/where-can-i-islify whith-methods-are-tpu-compatible-methods
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-ai-frameworks-tensorflow-vs-pytorch-keras-mma-al-naw5f