عند استخدام TPUS على بيئات Kaggle مع Lightning Pytorch ، تنشأ عدة قيود:
1. قيود الموارد: تفرض Kaggle حدود استخدام على TPU ، مما يسمح فقط 20 ساعة من استخدام TPU في الأسبوع. هذا يمكن أن يقيد بشكل كبير جلسات تدريب واسعة النطاق أو طويلة [1].
2. تحديات تحسين الأداء: يتم تحسين TPUs لأعباء عمل محددة ، وخاصة تلك التي تتضمن مضاعفات واسعة مصفوفة وتلوينات. ومع ذلك ، يمكن أن يؤدي استخدام TPUs مع Pytorch إلى اختناقات الأداء بسبب عوامل مثل أحجام الدُفعات الصغيرة ، وتقييمات التوتر الصريحة أثناء التدريب ، والتغيرات المتكررة في أشكال الموتر ، وعمليات الموتر غير المدعومة ، والتي قد تسبب تحول السياق إلى وحدة المعالجة المركزية [2] [8] [8] .
3. مشكلات توافق البرامج: يتم تحسين TPUs في المقام الأول لـ TensorFlow من Google ، والتي يمكن أن تؤدي إلى مشكلات توافق مع أطر أخرى مثل Pytorch. غالبًا ما يبلغ المستخدمون صعوبات في إعداد TPUs واستخدامها مع Pytorch على Kaggle بسبب تحديات التوافق هذه [3] [6].
4. اختناقات البيانات: TPUs سريعة للغاية ، والتي يمكن أن تؤدي إلى اختناقات البيانات حيث تقضي TPU معظم وقتها في انتظار البيانات. هذا عدم الكفاءة يمكن أن يحد من الاستخدام الكامل لقدرات TPU [7].
5. الطبيعة التجريبية لتكامل Pytorch: لا يزال دمج Pytorch مع TPUS تجريبيًا ، مما يؤدي إلى مشكلات في الأداء المحتملة والميزات المفقودة مقارنة بالأطر الأكثر رسوخًا مثل TensorFlow [4].
الاستشهادات:[1] https://admantium.com/blog/llm32_cloud_provider_comparison/
[2] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-answer-tpu-kaggle-cat-ai
[3] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[4] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
[5] https://www.kaggle.com/questions-and-lanswers/184059
[6] https://www.kaggle.com/product-feedback/159705
[7] https://www.kaggle.com/docs/tpu
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/accelerators/tpu_basic.html