Mitkä ovat TPU: n käytön rajoitukset kaggle -ympäristöissä pytorch -salaman kanssa

1. Resurssirajoitukset: Kaggle asettaa käyttörajat TPU: lle, mikä mahdollistaa vain 20 tuntia TPU -käyttöä viikossa. Tämä voi merkittävästi rajoittaa laajamittaisia ​​tai pitkittyneitä harjoituksia [1].

2. Suorituskyvyn optimointihaasteet: TPU: t on optimoitu tietyille työmäärille, etenkin niille, joihin liittyy laajoja matriisin kertolaskuja ja käännöksiä. TPU: n käyttäminen Pytorchin kanssa voi kuitenkin johtaa suorituskyvyn pullonkauloihin, jotka johtuvat tekijöistä, kuten pienistä eräkokoista, nimenomaisista tensoriarvioinnista harjoituksen aikana, usein tapahtuvat tensorimuotojen muutokset ja tukemattomat tensoritoiminnot, jotka voivat aiheuttaa kontekstin siirtymisen suorittimeen [2] [8] .

3. Ohjelmistojen yhteensopivuusongelmat: TPU: t on ensisijaisesti optimoitu Googlen tensorflow -ohjelmaan, mikä voi johtaa yhteensopivuusongelmiin muiden puitteiden, kuten Pytorchin, kanssa. Käyttäjät ilmoittavat usein vaikeuksista TPU: n perustamisessa ja käyttämisessä Pytorchin kanssa Kagglessa näiden yhteensopivuushaasteiden vuoksi [3] [6].

4. Tietojen pullonkaulat: TPU: t ovat erittäin nopeita, mikä voi johtaa tietojen pullonkauloihin, joissa TPU viettää suurimman osan ajastaan ​​odottaen tietoa. Tämä tehottomuus voi rajoittaa TPU -ominaisuuksien täydellistä käyttöä [7].

5. Pytorch -integraation kokeellinen luonne: Pytorchin integrointi TPU: iin on edelleen kokeellinen, mikä johtaa mahdollisiin suorituskykyongelmiin ja puuttuviin piirteisiin verrattuna vakiintuneempiin kehyksiin, kuten Tensorflow [4].