Jā, TPU var izmantot gan Pytorch, gan Keras liela mēroga AI projektiem.
pytorch uz tpus
Pytorch var darboties TPU, pateicoties sadarbībai starp Google TPU komandu un Pytorch izstrādātājiem. Šo integrāciju atvieglo tādi rīki kā Pytorch Lightning, kas ļauj Pytorch kodu palaist TPU bez modifikācijām. Pytorch Lightning izmanto XLA (paātrināta lineārā algebra), lai pārveidotu aprēķinus dažādiem akseleratoriem, ļaujot efektīvi izmantot TPU. Tomēr TPU parasti piekļūst, izmantojot Google Cloud Services, un tos nav iespējams iegādāties kā atsevišķu aparatūru personīgai lietošanai [1] [3].Keras uz tpus
Keras, kas ir vairāku kadru API, var arī izmantot TPU, it īpaši, ja to izmanto ar TensorFlow vai Jax kā aizmugures. Keras modeļus var viegli pielāgot, lai palaistu uz TPU, pārslēdzot aizmugures uz Jax, kas atbalsta liela mēroga TPU apmācību. Šī elastība ļauj izstrādātājiem rakstīt Keras kodu, ko var izpildīt dažādās platformās, ieskaitot Google Cloud TPU [2] [5]. Tomēr ne visas Keras operācijas ir savietojamas ar TPU; Piemēram, Upsampling2d netiek pilnībā atbalstīts [7].Rezumējot, gan Pytorch, gan Keras var izmantot TPU liela mēroga AI projektiem, taču iestatīšana un savietojamība var atšķirties atkarībā no konkrētā lietošanas gadījuma un izvēlētā aizmugures ietvara.
Atsauces:[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-pleoplent-with-eras-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.]
[7] https://stackoverflow.com/questions/53215477/where-can-identify-hich-keras-methods-are-tpu-saderīgi metodi
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-ai-frameworks-tensorflow-vs-pytorch-keras-emma-al-naw5f