Quali sono i limiti dell'uso di TPU su ambienti kaggle con fulmine di Pytorch

1. Restrizioni delle risorse: Kaggle impone limiti di utilizzo ai TPU, consentendo solo 20 ore di utilizzo della TPU a settimana. Ciò può limitare significativamente sessioni di allenamento su larga scala o prolungate [1].

2. Sfide di ottimizzazione delle prestazioni: le TPU sono ottimizzate per carichi di lavoro specifici, in particolare quelli che coinvolgono ampie moltiplicazioni e convolgimenti a matrice. Tuttavia, l'uso di TPU con Pytorch può portare a colli di bottiglia a causa di fattori come piccoli batch, valutazioni esplicite del tensore durante l'allenamento, frequenti cambiamenti nelle forme di tensore e operazioni di tensore non supportate, che possono causare il passaggio del contesto alla CPU [2] [8] .

3. Problemi di compatibilità del software: le TPU sono principalmente ottimizzate per il tensorflow di Google, che può portare a problemi di compatibilità con altri quadri come Pytorch. Gli utenti spesso segnalano difficoltà nella creazione e nell'uso di TPU con Pytorch su Kaggle a causa di queste sfide di compatibilità [3] [6].

4. Collette di bottiglia di dati: le TPU sono molto veloci, il che può comportare colli di bottiglia in cui la TPU trascorre la maggior parte del tempo in attesa di dati. Questa inefficienza può limitare il pieno utilizzo delle capacità TPU [7].

5. Natura sperimentale dell'integrazione di Pytorch: l'integrazione di Pytorch con TPU è ancora sperimentale, portando a potenziali problemi di prestazione e caratteristiche mancanti rispetto a framework più consolidati come Tensorflow [4].