Integrácia jednotiek na spracovanie tenzoru (TPU) s TensorFlow sa líši medzi spoločnosťou Google Cloud a Google Colab predovšetkým z hľadiska nastavenia, prístupnosti a scenárov použitia.
Integrácia TPU Google Cloud:
- Nastavenie a prístup: V službe Google Cloud sú TPU prístupné prostredníctvom Cloud TPU VMS. Používatelia sa pripoja k týmto virtuám pomocou SSH a môžu nainštalovať TensorFlow na využitie TPU. Toto nastavenie umožňuje väčšiu kontrolu nad životným prostredím a je vhodné pre rozsiahle a komplexné projekty strojového učenia [1] [3].
- Škálovateľnosť a flexibilita: Spoločnosť Google Cloud TPU ponúka škálovateľnosť tým, že umožňuje používateľom vytvárať zhluky TPU, ktoré možno kombinovať s CPU a GPU. Táto flexibilita je prospešná pre rozsiahle výcvikové a inferenčné úlohy AI [3] [7].
- Ukladanie údajov: Pri používaní TPU v cloude Google by sa dátové súbory mali ukladať do vedier Google Cloud Storage (GCS) pre efektívny prístup [5].
Integrácia Google Colab TPU:
- Nastavenie a prístup: Google COLAB poskytuje bezplatné prostredie založené na cloude, v ktorom je prístupné TPU priamo bez potreby pripojení SSH. To používateľom uľahčuje experimentovanie s TPU bez rozsiahleho nastavenia [2].
- Scenáre využitia: Colab je ideálny na prototypovanie, testovanie a projekty menšieho rozsahu. Bezproblémovo integruje TPU do prostredia notebookov Jupyter, čo používateľom umožňuje rýchlo využiť TPU na školenie neurónových sietí [2].
- Kompatibilita verzie TensorFlow: Podpora TPU spoločnosti COLAB vyžaduje kompatibilitu TensorFlow 2.x. Používatelia musia zabezpečiť, aby bol ich kód kompatibilný s TensorFlow 2.x, pretože staršie verzie nemusia fungovať správne v dôsledku zastaraných rozhraní API [2].
Stručne povedané, spoločnosť Google Cloud ponúka robustnejšie a škálovateľnejšie prostredie TPU vhodné pre rozsiahle projekty, zatiaľ čo Google Colab poskytuje pohodlnú a prístupnú platformu pre experimenty a prototypovanie menších mierok.
Citácie:[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-tensorflowflow
[2] https://stackoverflow.com/questions/5825050/how-can-you-use-tpu-from-oogle-colab-in-in-tensorFlow-2-0
[3] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[4] https://cloud.google.com/blog/products/aimachine-learning/an-in-depth-look-at-oogles-first-tensor-processing-unit-unit-tpu-tpu
[5] https://www.tensorflow.org/guide/tpu
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[7] https://cloud.google.com/tpu
[8] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai