Каковы ограничения использования TPU в средах Kaggle с Pytorch Lightning

1. Ограничения ресурсов: Kaggle налагает ограничения использования на TPU, что позволяет использовать только 20 часов использования TPU в неделю. Это может значительно ограничить крупномасштабные или длительные тренировки [1].

2. Проблемы оптимизации производительности: TPU оптимизированы для конкретных рабочих нагрузок, особенно тех, которые включают в себя обширные умножения матрицы и свертывания. Тем не менее, использование TPU с Pytorch может привести к узким местам производительности из -за таких факторов, как небольшие размеры партии, явную тензорную оценку во время тренировки, частые изменения форм тензора и неподдерживаемые тензоры, что может привести к переключению контекста на CPU [2] [8] Полем

3. Проблемы совместимости программного обеспечения: TPU в основном оптимизированы для Tensorflow Google, что может привести к проблемам совместимости с другими структурами, такими как Pytorch. Пользователи часто сообщают о трудностях при настройке и использовании TPU с Pytorch на Kaggle из -за этих проблем совместимости [3] [6].

4. УДАЛЕНИЯ ДАННЫХ: TPU очень быстрые, что может привести к узким местам данных, где TPU тратит большую часть своего времени в ожидании данных. Эта неэффективность может ограничить полное использование возможностей TPU [7].

5. Экспериментальный характер интеграции Pytorch: интеграция Pytorch с TPU по -прежнему является экспериментальной, что приводит к потенциальным проблемам производительности и отсутствующим функциям по сравнению с более устоявшимися рамками, такими как TensorFlow [4].