Vilka är begränsningarna med att använda TPU: er i Kaggle -miljöer med Pytorch Lightning

1. Resursbegränsningar: Kaggle sätter användningsgränser för TPU: er, vilket tillåter endast 20 timmars TPU -användning per vecka. Detta kan avsevärt begränsa storskaliga eller långvariga träningssessioner [1].

2. Utmaningarnas optimeringsutmaningar: TPU: er är optimerade för specifika arbetsbelastningar, särskilt de som involverar omfattande matrismultiplikationer och inveckningar. Att använda TPU: er med Pytorch kan emellertid leda till prestandaflaskhalsar på grund av faktorer som små satsstorlekar, uttryckliga tensorutvärderingar under träning, ofta förändringar i tensorformer och stöttade tensoroperationer, vilket kan orsaka kontextbyte till CPU [2] [8] .

3. Programvarukompatibilitetsfrågor: TPU: er är främst optimerade för Googles tensorflöde, vilket kan leda till kompatibilitetsproblem med andra ramar som Pytorch. Användare rapporterar ofta svårigheter att ställa in och använda TPU: er med Pytorch på Kaggle på grund av dessa kompatibilitetsutmaningar [3] [6].

4. Dataflaskhalsar: TPU: er är mycket snabba, vilket kan resultera i dataflaskhalsar där TPU tillbringar större delen av sin tid på att vänta på data. Denna ineffektivitet kan begränsa det fulla användningen av TPU -kapacitet [7].

5. PYTORCH -integrationens experimentella karaktär: Integrationen av Pytorch med TPU: er är fortfarande experimentell, vilket leder till potentiella prestationsproblem och saknade funktioner jämfört med mer etablerade ramar som TensorFlow [4].