Có, TPU có thể được sử dụng với cả Pytorch và Keras cho các dự án AI quy mô lớn.
Pytorch trên tpus
Pytorch có thể chạy trên TPU, nhờ sự hợp tác giữa nhóm TPU của Google và các nhà phát triển Pytorch. Sự tích hợp này được tạo điều kiện bởi các công cụ như Pytorch Lightning, cho phép mã Pytorch chạy trên TPU mà không cần sửa đổi. Pytorch Lightning sử dụng XLA (Đại số tuyến tính được tăng tốc) để dịch các tính toán cho các máy gia tốc khác nhau, cho phép sử dụng TPU hiệu quả. Tuy nhiên, TPU thường được truy cập thông qua Google Cloud Services và chúng không có sẵn để mua dưới dạng phần cứng độc lập cho sử dụng cá nhân [1] [3].keras trên tpus
Keras, là API đa khung, cũng có thể tận dụng TPU, đặc biệt là khi được sử dụng với Tensorflow hoặc Jax làm phụ trợ. Các mô hình Keras có thể dễ dàng điều chỉnh để chạy trên TPU bằng cách chuyển phần phụ trợ sang JAX, hỗ trợ đào tạo TPU quy mô lớn. Tính linh hoạt này cho phép các nhà phát triển viết mã Keras có thể được thực thi trên các nền tảng khác nhau, bao gồm Google Cloud TPU [2] [5]. Tuy nhiên, không phải tất cả các hoạt động Keras đều tương thích với TPU; Ví dụ, UPSampling2D không được hỗ trợ đầy đủ [7].Tóm lại, cả Pytorch và Keras đều có thể sử dụng TPU cho các dự án AI quy mô lớn, nhưng thiết lập và khả năng tương thích có thể thay đổi tùy thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể và khung phụ trợ được chọn.
Trích dẫn:[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/faahps
.
[3] https://discuss.pytorch.org/t/pytorch-tpu-support/25504
[4] https://www.pickl.ai/blog/pytorch-vs-tensorflow-vs-eras/
[5] https://keras.io/about/
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=Can+TPUs+be+used+with+TensorFlow+and+PyTorch+for+deep+learning+tasks%3F
[7] https://stackoverflow.com/questions/53215477/where-can-i-identify-which-keras-methods-are-tpu-compatible-methods
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-ai-frameworks-tensorflow-vs-pytorch-keras-emma-al-naw5f