Jakie są ograniczenia korzystania z TPU w środowiskach Kaggle z piorunem Pytorch

1. Ograniczenia zasobów: Kaggle nakłada limity użytkowania na TPU, umożliwiając tylko 20 godzin użytkowania TPU tygodniowo. Może to znacznie ograniczyć sesje treningowe na dużą skalę lub przedłużone [1].

2. Wyzwania optymalizacji wydajności: TPU są zoptymalizowane pod kątem określonych obciążeń, szczególnie tych obejmujących obszerne mnożenie matrycy i zbycia. Jednak stosowanie TPU z Pytorch może prowadzić do wąskich gardeł wydajności z powodu takich czynników, takich jak małe rozmiary partii, wyraźne oceny tensora podczas treningu, częste zmiany kształtów tensorowych i nieobsługiwane operacje tensorowe, które mogą powodować przełączenie kontekstu na procesor [2] [8] .

3. Problemy związane z kompatybilnością oprogramowania: TPU są zoptymalizowane przede wszystkim pod kątem TensorFlow Google, co może prowadzić do problemów związanych z kompatybilnością z innymi ramami, takimi jak Pytorch. Użytkownicy często zgłaszają trudności w konfigurowaniu i korzystaniu z TPU z Pytorch na Kaggle z powodu tych wyzwań związanych z kompatybilnością [3] [6].

4. Wąskie gardła danych: TPU są bardzo szybkie, co może skutkować wąskim gardłem danych, w których TPU spędza większość czasu na czekanie na dane. Ta nieefektywność może ograniczyć pełne wykorzystanie możliwości TPU [7].

5. Eksperymentalny charakter integracji Pytorcha: Integracja Pytorcha z TPU jest nadal eksperymentalna, co prowadzi do potencjalnych problemów z wydajnością i brakujących cech w porównaniu z bardziej ustalonymi ramami, takimi jak TensorFlow [4].