Igen, a TPU-k felhasználhatók mind a Pytorch, mind a KERA-kkal nagyszabású AI projektekhez.
Pytorch a tpuson
A Pytorch futhat a TPU -n, a Google TPU csapata és a Pytorch fejlesztők közötti együttműködésnek köszönhetően. Ezt az integrációt olyan eszközök megkönnyítik, mint a Pytorch Lightning, amely lehetővé teszi a Pytorch -kód számára, hogy a TPU -kon módosítások nélkül futhasson. A Pytorch Lightning XLA -t (gyorsított lineáris algebrát) használ a különféle gyorsítók számításainak lefordítása érdekében, lehetővé téve a TPU -k hatékony felhasználását. A TPU -k azonban általában a Google Cloud Services -en keresztül érhetők el, és nem vásárolhatók önálló hardverként személyes használatra [1] [3].Keras a tpuson
Keras, mivel több keretű API, szintén kihasználhatja a TPU-kat, különösen akkor, ha a TensorFlow-val vagy a JAX-rel használják a háttérképet. A Keras modellek könnyen adaptálhatók a TPU-k futtatásához, ha a háttérképet Jax-ra váltják, amely támogatja a nagyszabású TPU edzést. Ez a rugalmasság lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy olyan Keras -kódot írjanak, amelyet különféle platformokon lehet végrehajtani, ideértve a Google Cloud TPU -t is [2] [5]. Ugyanakkor nem minden Keras művelet kompatibilis a TPU -kkal; Például az upSampling2d nem támogatja teljesen [7].Összefoglalva: mind a Pytorch, mind a Keras felhasználhatja a TPU-kat nagyszabású AI-projektekhez, de a beállítás és a kompatibilitás a választott konkrét felhasználási eset és a háttérkeret keretétől függően változhat.
Idézetek:[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/faahsp/news_you_can_now_run_pytorch_code_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/?question=can+tpus+be+Uth+with+Tensorflow+and+pytorch+fortermanning+TASKS%3F
[7] https://stackoverflow.com/questions/53215477/where-can-ii-entify-wich-kerek--tpu-compatible-módszerek
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-ai-frameworks-tensorflow-vs-pytorch-keras-emma-al-naw5f