Jah, TPU-sid saab kasutada nii Pytorchi kui ka keradega suuremahuliste AI-projektide jaoks.
Pytorch TPU -l
Pytorch saab TPU -dega töötada tänu Google'i TPU meeskonna ja Pytorchi arendajate koostööle. Seda integreerimist hõlbustavad sellised tööriistad nagu Pytorch Lightning, mis võimaldab Pytorchi koodil TPU -l töötada ilma muudatusteta. Pytorch Lightning kasutab erinevate kiirendite arvutuste tõlkimiseks XLA -d (kiirendatud lineaarset algebrat), võimaldades TPU -de tõhusat kasutamist. TPU -dele pääseb tavaliselt juurde Google Cloud Services ja neid ei saa isiklikuks kasutamiseks iseseisvaks riistvaraks osta [1] [3].Keras TPU -l
Keras, kes on mitme raamiga API, saab ka TPU-sid kasutada, eriti kui seda kasutatakse taustaprogrammiga Tensorflow või Jaxiga. Kerase mudeleid saab hõlpsalt kohandada, et TPU-l töötada, vahetades taustaprogrammi Jaxile, mis toetab suuremahulist TPU treeningut. See paindlikkus võimaldab arendajatel kirjutada KERAS -koodi, mida saab teostada erinevatel platvormidel, sealhulgas Google Cloud TPU -del [2] [5]. Kuid mitte kõik Kerase toimingud ei ühildu TPU -dega; Näiteks ei toetata Upsampling2D täielikult [7].Kokkuvõtlikult saavad nii Pytorch kui ka Keras kasutada TPU-sid suuremahuliste AI-projektide jaoks, kuid seadistamine ja ühilduvus võivad varieeruda sõltuvalt konkreetsest kasutusjuhtumist ja valitud taustaraamistikust.
Tsitaadid:]
]
[3] https://disiscuss.pytorch.org/t/pytorch-tpu-support/25504
[4] https://www.pickl.ai/blog/pytorch-vs-tensorflow-vs-keras/
[5] https://keras.io/about/
]
]
]