Aké sú obmedzenia používania TPU v prostredí Kaggle s bleskom Pytorch

1. Obmedzenia zdrojov: Kaggle ukladá limity využitia TPU, čo umožňuje iba 20 hodín využívania TPU týždenne. To môže výrazne obmedziť rozsiahle alebo predĺžené školenia [1].

2. Výzvy na optimalizáciu výkonnosti: TPU sú optimalizované pre konkrétne pracovné zaťaženie, najmä tie, ktoré zahŕňajú rozsiahle násobenie matíc a zvlnenia. Avšak použitie TPU s pytorchom môže viesť k prekážkam výkonu v dôsledku faktorov, ako sú malé dávky, explicitné vyhodnotenie tenzoru počas tréningu, časté zmeny v tenzorových tvaroch a nepodporované operácie tenzora, ktoré môžu spôsobiť kontext prechodu na CPU [2] [8] .

3. Problémy s kompatibilitou softvéru: TPU sú primárne optimalizované pre TensorFlow spoločnosti Google, čo môže viesť k problémom s kompatibilitou s inými rámcami, ako je Pytorch. Používatelia často hlásia ťažkosti pri nastavovaní a používaní TPU s Pytorchom na Kaggle kvôli týmto výzvam kompatibility [3] [6].

4. Dátové prekážky: TPU sú veľmi rýchle, čo môže viesť k prekážkam údajov, kde TPU trávi väčšinu času čakaním na údaje. Táto neefektívnosť môže obmedziť úplné využitie schopností TPU [7].

5. Experimentálna povaha integrácie Pytorch: Integrácia Pytorch s TPU je stále experimentálna, čo vedie k potenciálnym problémom s výkonom a chýbajúcim vlastnostiam v porovnaní so zavedenými rámcami, ako je TensorFlow [4].