Sí, las TPU se pueden usar con Pytorch y Keras para proyectos de IA a gran escala.
Pytorch en TPUS
Pytorch puede funcionar en TPUS, gracias a las colaboraciones entre el equipo de TPU de Google y los desarrolladores de Pytorch. Esta integración se ve facilitada por herramientas como Pytorch Lightning, que permite que el código Pytorch se ejecute en TPUS sin modificaciones. Pytorch Lightning utiliza XLA (álgebra lineal acelerada) para traducir cálculos para diferentes aceleradores, lo que permite un uso eficiente de TPU. Sin embargo, generalmente se accede a las TPU a través de Google Cloud Services, y no están disponibles para su compra como hardware independiente para uso personal [1] [3].keras en tpus
Keras, siendo una API de trabajo múltiple, también puede aprovechar las TPU, especialmente cuando se usa con TensorFlow o Jax como backend. Los modelos Keras se pueden adaptar fácilmente para ejecutarse en TPUS cambiando el backend a Jax, que admite el entrenamiento de TPU a gran escala. Esta flexibilidad permite a los desarrolladores escribir un código Keras que se puede ejecutar en varias plataformas, incluidas las TPU de Google Cloud [2] [5]. Sin embargo, no todas las operaciones de Keras son compatibles con las TPU; Por ejemplo, Upsmample2D no es totalmente compatible [7].En resumen, tanto Pytorch como Keras pueden utilizar TPU para proyectos de IA a gran escala, pero la configuración y la compatibilidad pueden variar según el caso de uso específico y el marco de backend elegidos.
Citas:[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-tensorflow-vs-kinas/
[5] https://keras.io/about/
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=can+tpus+Be+used+With+TensorFlow+and+pyTorch+For+Deep+LoLingning+Tasks%3F
[7] https://stackoverflow.com/questions/53215477/where-can-i-idifify-whichhich-kinas-methods- are-tpu compatible-metods
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-aiframeworks-tensorflow-vs-pytorch-keras-emma-alnaw5f