Kādi ir TPU izmantošanas ierobežojumi Kaggle vidē ar pytorch zibens

1. Resursu ierobežojumi: Kaggle uzliek TPU lietošanas ierobežojumus, ļaujot tikai 20 stundas TPU lietošanas nedēļā. Tas var ievērojami ierobežot liela mēroga vai ilgstošas ​​apmācības sesijas [1].

2. Veiktspējas optimizācijas izaicinājumi: TPU ir optimizēta īpašai darba slodzei, jo īpaši tām, kas saistītas ar plašu matricu reizināšanu un konvolūcijām. Tomēr TPU izmantošana ar pytorch var izraisīt veiktspējas sašaurinājumus tādu faktoru kā mazu partijas izmēru dēļ, skaidri izteikti tenzora novērtējumi apmācības laikā, biežas tenzora formu izmaiņas un neatbalstītas tensora operācijas, kas var izraisīt konteksta pāreju uz CPU [2] [8] [8]. Apvidū

3. Programmatūras saderības problēmas: TPU galvenokārt tiek optimizēta Google TensorFlow, kas var izraisīt saderības problēmas ar citiem ietvariem, piemēram, Pytorch. Lietotāji bieži ziņo par grūtībām TPU iestatīšanā un lietošanā ar Pytorch uz Kaggle šo saderības problēmu dēļ [3] [6].

4. Datu sašaurinājums: TPU ir ļoti ātri, kā rezultātā var iegūt datu sašaurinājumus, kur TPU lielāko daļu laika pavada, gaidot datus. Šī neefektivitāte var ierobežot pilnīgu TPU iespēju izmantošanu [7].

5. Pytorch integrācijas eksperimentālais raksturs: Pytorch ar TPU integrācija joprojām ir eksperimentāla, izraisot iespējamās veiktspējas problēmas un trūkstošās pazīmes, salīdzinot ar vairāk iedibinātiem ietvariem, piemēram, TensorFlow [4].