Apa keterbatasan menggunakan TPU di lingkungan Kaggle dengan Pytorch Lightning

1. Pembatasan Sumber Daya: Kaggle memberlakukan batasan penggunaan pada TPU, memungkinkan hanya 20 jam penggunaan TPU per minggu. Ini secara signifikan dapat membatasi sesi pelatihan skala besar atau berkepanjangan [1].

2. Tantangan Optimalisasi Kinerja: TPU dioptimalkan untuk beban kerja tertentu, terutama yang melibatkan multiplikasi dan konvolusi matriks yang luas. Namun, menggunakan TPU dengan Pytorch dapat menyebabkan kemacetan kinerja karena faktor -faktor seperti ukuran batch kecil, evaluasi tensor eksplisit selama pelatihan, seringnya perubahan dalam bentuk tensor, dan operasi tensor yang tidak didukung, yang dapat menyebabkan pengalihan konteks ke CPU [2] [8] [8] [8] .

3. Masalah Kompatibilitas Perangkat Lunak: TPU terutama dioptimalkan untuk TensorFlow Google, yang dapat menyebabkan masalah kompatibilitas dengan kerangka kerja lain seperti Pytorch. Pengguna sering melaporkan kesulitan dalam menyiapkan dan menggunakan TPU dengan Pytorch di Kaggle karena tantangan kompatibilitas ini [3] [6].

4. Data Bottlenecks: TPU sangat cepat, yang dapat mengakibatkan kemacetan data di mana TPU menghabiskan sebagian besar waktunya menunggu data. Ketidakefisienan ini dapat membatasi pemanfaatan penuh kemampuan TPU [7].

5. Sifat eksperimental integrasi Pytorch: Integrasi Pytorch dengan TPU masih eksperimental, yang mengarah pada masalah kinerja potensial dan fitur yang hilang dibandingkan dengan kerangka kerja yang lebih mapan seperti TensorFlow [4].