Так, TPU можна використовувати як з Pytorch, так і для Keras для масштабних проектів AI.
Pytorch на TPUS
Pytorch може працювати на TPU, завдяки співпраці між командою TPU Google та розробниками Pytorch. Ця інтеграція полегшується такими інструментами, як Pytorch Lightning, що дозволяє коду Pytorch працювати на TPU без модифікацій. Pytorch Lightning використовує XLA (прискорена лінійна алгебра) для перекладу розрахунків для різних прискорювачів, що забезпечує ефективне використання ТПУ. Однак TPU зазвичай доступні через Google Cloud Services, і вони недоступні для придбання як окреме обладнання для особистого використання [1] [3].Keras на TPUS
Керас, будучи багатогранним API, також може використовувати TPU, особливо при використанні з TensorFlow або JAX як резервного. Моделі Keras можуть бути легко адаптовані для запуску на TPU, перемикаючи бекенд на JAX, який підтримує масштабне навчання ТПУ. Ця гнучкість дозволяє розробникам писати код Keras, який можна виконати на різних платформах, включаючи Google Cloud TPU [2] [5]. Однак не всі операції Керас сумісні з TPU; Наприклад, UPSAMPLING2D не повністю підтримується [7].Підсумовуючи це, і Pytorch, і Keras можуть використовувати TPU для масштабних проектів AI, але налаштування та сумісність можуть змінюватися залежно від конкретного випадку використання та обраних рамок.
Цитати:[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-keras/
[5] https://keras.io/about/
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?
[7] https://stackoverflow.com/questions/53215477/where-can-i-dindify-which-keras-methods-are-tpu-сумісні-метики
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-ai-frameworks-tensorflow-vs-pytorch-keras-emma-al-naw5f