Care sunt limitările utilizării TPU -urilor pe mediile Kaggle cu fulgere Pytorch

1. Restricții de resurse: Kaggle impune limite de utilizare a TPU, permițând doar 20 de ore de utilizare a TPU pe săptămână. Acest lucru poate constrânge semnificativ sesiunile de antrenament pe scară largă sau prelungite [1].

2. Provocări de optimizare a performanței: TPU -urile sunt optimizate pentru sarcini de lucru specifice, în special cele care implică multiplicații extinse și convoluții matriceale. Cu toate acestea, utilizarea TPU -urilor cu Pytorch poate duce la blocaje de performanță din cauza unor factori precum dimensiunile mici ale lotului, evaluările explicite ale tensiunii în timpul antrenamentului, modificări frecvente ale formelor de tensiune și operațiuni de tensiune neacceptate, care pot determina trecerea contextului la CPU [2] [8] .

3. Probleme de compatibilitate software: TPU -urile sunt optimizate în primul rând pentru tensiunea Google, ceea ce poate duce la probleme de compatibilitate cu alte cadre precum Pytorch. Utilizatorii raportează adesea dificultăți în configurarea și utilizarea TPU cu Pytorch pe Kaggle datorită acestor provocări de compatibilitate [3] [6].

4. Băutăți de date: TPU -urile sunt foarte rapide, ceea ce poate duce la blocaje de date în care TPU își petrece cea mai mare parte a timpului în așteptarea datelor. Această ineficiență poate limita utilizarea completă a capacităților TPU [7].

5. Natura experimentală a integrării Pytorch: Integrarea Pytorch cu TPU este încă experimentală, ceea ce duce la probleme potențiale de performanță și caracteristici lipsă în comparație cu cadre mai stabilite precum TensorFlow [4].