Tak, TPU mogą być używane zarówno z Pytorch, jak i Keras w przypadku projektów AI na dużą skalę.
Pytorch na TPUS
Pytorch może działać na TPU, dzięki współpracy między zespołem TPU Google a programistami Pytorch. Integracja ta jest ułatwiona przez narzędzia takie jak Pytorch Lightning, które umożliwia uruchomienie kodu Pytorcha na TPU bez modyfikacji. Pytorch Lightning wykorzystuje XLA (przyspieszoną algebrę liniową) do przetłumaczenia obliczeń dla różnych akceleratorów, umożliwiając efektywne wykorzystanie TPU. Jednak TPU są zwykle dostępne za pośrednictwem Google Cloud Services i nie są one dostępne do zakupu jako samodzielny sprzęt do użytku osobistego [1] [3].Keras na TPUS
Keras, będący interfejsem API z wieloma ramkami, mogą również wykorzystać TPU, szczególnie gdy są używane z TensorFlow lub Jax jako backend. Modele keras można łatwo dostosować do pracy na TPU, przełączając backend na JAX, który obsługuje trening TPU na dużą skalę. Ta elastyczność pozwala programistom pisać kod keras, który można wykonywać na różnych platformach, w tym Google Cloud TPU [2] [5]. Jednak nie wszystkie operacje keras są kompatybilne z TPU; Na przykład upsampling2d nie jest w pełni obsługiwany [7].Podsumowując, zarówno Pytorch, jak i Keras mogą wykorzystywać TPU do dużych projektów AI, ale konfiguracja i kompatybilność mogą się różnić w zależności od wybranego przypadków użycia i wybranych ram zaplecza.
Cytaty:[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/faahsp/news_you_can_now_run_pytorch_code_on_tpus/
[2] https://towardsDatasciience.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-tensorflow-vs-keras/
[5] https://keras.io/about/
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=can+tpus+be+Sused+With+TensorFlow+and+Pytorch+Deep+learning+Taskras%3F
[7] https://stackoverflow.com/questions/53215477/where-can-i-identify-him-keras-methods-are-compatible-methods
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-ai-frameworks-tensorflow-vs-pietorch-keras-emma-al-naw5f