Bei Verwendung von TPUs in Kaggle -Umgebungen mit Pytorch -Blitz ergeben sich mehrere Einschränkungen:
1.. Dies kann groß angelegte oder verlängerte Trainingseinheiten erheblich einschränken [1].
2. Herausforderungen der Leistungsoptimierung: TPUs sind für bestimmte Workloads optimiert, insbesondere für diejenigen, die umfangreiche Matrixmultiplikationen und -wandungen beinhalten. Die Verwendung von TPUs mit PyTorch kann jedoch zu Leistungs Engpässen aufgrund von Faktoren wie kleinen Chargengrößen, expliziten Tensor -Bewertungen während des Trainings, häufigen Änderungen der Tensorformen und nicht unterstützten Tensoroperationen führen, was zu Kontextwechsel zur CPU führen kann [2] [8] [8] [8] .
3.. Softwarekompatibilitätsprobleme: TPUs sind in erster Linie für den TensorFlow von Google optimiert, was zu Kompatibilitätsproblemen mit anderen Frameworks wie Pytorch führen kann. Benutzer melden häufig Schwierigkeiten bei der Einrichtung und Verwendung von TPUs mit Pytorch auf Kaggle aufgrund dieser Kompatibilitätsprobleme [3] [6].
V. Diese Ineffizienz kann die volle Nutzung der TPU -Fähigkeiten einschränken [7].
5. Experimentelle Natur der Pytorch -Integration: Die Integration von Pytorch mit TPUs ist immer noch experimentell und führt zu potenziellen Leistungsproblemen und fehlenden Merkmalen im Vergleich zu etablierteren Frameworks wie Tensorflow [4].
Zitate:[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-answers/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