Jaká jsou omezení používání TPU na prostředí Kaggle s Pytorch Lightning

1. Omezení zdrojů: Kaggle ukládá limity využití TPU, což umožňuje pouze 20 hodin využití TPU týdně. To může výrazně omezit rozsáhlé nebo prodloužené školení [1].

2. výzvy pro optimalizaci výkonu: TPU jsou optimalizovány pro specifická pracovní zátěž, zejména ty, které zahrnují rozsáhlé násobení matice a splatnosti. Použití TPU s Pytorch však může vést k problémům s výkonem kvůli faktorům, jako jsou malé velikosti šarží, explicitní hodnocení tenzoru během tréninku, časté změny ve tvarech tenzoru a nepodporované tenzorové operace, což může způsobit přepínání kontextu na CPU [2] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] .

3.. Problémy s kompatibilitou softwaru: TPU jsou primárně optimalizovány pro TensorFlow Google, což může vést k problémům s kompatibilitou s jinými rámci, jako je Pytorch. Uživatelé často hlásí potíže s nastavením a používání TPU s Pytorch na Kaggle kvůli těmto výzvám kompatibility [3] [6].

4. Úzká místa pro data: TPU jsou velmi rychlé, což může vést k úzkým problémům s daty, kde TPU tráví většinu času čekáním na data. Tato neefektivnost může omezit úplné využití schopností TPU [7].

5. Experimentální povaha integrace Pytorch: Integrace Pytorch s TPU je stále experimentální, což vede k potenciálním problémům s výkonem a chybějícím rysům ve srovnání s zavedeným rámcem, jako je Tensorflow [4].