Kokie yra TPU naudojimo „Kaggle“ aplinkoje apribojimai su „Pytorch Lightning“

1. Išteklių apribojimai: „Kaggle“ nustato TPU naudojimo apribojimus, leidžiančius tik 20 valandų TPU naudojimo per savaitę. Tai gali žymiai suvaržyti didelio masto ar ilgalaikes treniruotes [1].

2. Veiklos optimizavimo iššūkiai: TPU yra optimizuoti konkrečiam darbo krūviui, ypač tiems, kurie apima plačią matricos daugybą ir konvoliacijas. Tačiau naudojant TPU su „Pytorch“, dėl veiksnių, tokių kaip mažos partijos dydžiai, gali atsirasti atlikimo kliūčių, aiškių tensorių įvertinimų treniruotės metu, dažnai pokyčiai tensorių formose ir nepalaikomos tensorinės operacijos, dėl kurių kontekstas gali būti perjungtas į CPU [2] [8] [8]. .

3. Programinės įrangos suderinamumo problemos: TPU pirmiausia yra optimizuoti „Google“ „Tensorflow“, o tai gali sukelti suderinamumo problemų su kitomis sistemomis, tokiomis kaip „Pytorch“. Dėl šių suderinamumo iššūkių vartotojai dažnai praneša apie sunkumus nustatant ir naudojant TPU su „Pytorch“ „Kaggle“ [3] [6].

4. Duomenų kliūtys: TPU yra labai greitas, todėl duomenų trūkumai gali būti duomenų kliūtys, kai TPU didžiąją laiko dalį praleidžia laukdama duomenų. Šis neveiksmingumas gali apriboti visišką TPU galimybių panaudojimą [7].

5. Eksperimentinis Pytorcho integracijos pobūdis: Pytorcho integracija su TPU vis dar yra eksperimentinė, todėl gali atsirasti potencialių našumo problemų ir trūkstamų savybių, palyginti su labiau įsitvirtinusiomis sistemomis, tokiomis kaip „Tensorflow“ [4].