ใช่ TPU สามารถใช้กับทั้ง Pytorch และ Keras สำหรับโครงการ AI ขนาดใหญ่
pytorch บน tpus
Pytorch สามารถทำงานบน TPU ได้ด้วยความร่วมมือระหว่างทีม TPU ของ Google และนักพัฒนา Pytorch การรวมนี้ได้รับการอำนวยความสะดวกด้วยเครื่องมือเช่น Pytorch Lightning ซึ่งช่วยให้รหัส pytorch ทำงานบน TPUs โดยไม่ต้องแก้ไข Pytorch Lightning ใช้ XLA (พีชคณิตเชิงเส้นเร่ง) เพื่อแปลการคำนวณสำหรับตัวเร่งความเร็วที่แตกต่างกันทำให้การใช้ TPU อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามโดยทั่วไปแล้ว TPU จะเข้าถึงได้ผ่านบริการของ Google Cloud และไม่สามารถซื้อได้เป็นฮาร์ดแวร์แบบสแตนด์อโลนสำหรับการใช้งานส่วนตัว [1] [3]keras บน tpus
Keras ซึ่งเป็น API แบบหลายกรอบสามารถใช้ประโยชน์จาก TPU โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้กับ Tensorflow หรือ Jax เป็นแบ็กเอนด์ โมเดล Keras สามารถปรับให้ทำงานได้อย่างง่ายดายเพื่อทำงานบน TPU โดยเปลี่ยนแบ็กเอนด์เป็น JAX ซึ่งรองรับการฝึกอบรม TPU ขนาดใหญ่ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนรหัส KERAS ที่สามารถดำเนินการบนแพลตฟอร์มต่างๆรวมถึง Google Cloud TPUs [2] [5] อย่างไรก็ตามการดำเนินการ keras ทั้งหมดไม่เข้ากันได้กับ TPUs; ตัวอย่างเช่น upsampling2d ไม่ได้รับการสนับสนุนอย่างเต็มที่ [7]โดยสรุปทั้ง Pytorch และ Keras สามารถใช้ TPU สำหรับโครงการ AI ขนาดใหญ่ แต่การตั้งค่าและความเข้ากันได้อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะและกรอบการทำงานที่เลือก
การอ้างอิง:[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/?question=can+tpus+be+use+with+TenSorflow+and+pytorch+ for+deep+learning+tasks%3f
[7] https://stackoverflow.com/questions/53215477/where-can-identify-hich-keras-methods-are-tpu-compatible-methods
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-ai-frameworks-tensorflow-vs-pytorch-keras-emma-al-naw5f