Pri uporabi TPU -jev v okolju Kaggle s Pytorch Lightning se pojavi več omejitev:
1. Omejitve virov: Kaggle nalaga omejitve uporabe TPU, kar omogoča le 20 ur uporabe TPU na teden. To lahko bistveno omeji obsežne ali dolgotrajne vadbe [1].
2. Izzivi optimizacije uspešnosti: TPU -ji so optimizirani za posebne delovne obremenitve, zlasti tiste, ki vključujejo obsežne matrične množenja in zvijanja. Vendar pa lahko uporaba TPU -jev s Pytorhom privede do ozkih grl zaradi dejavnikov, kot so majhne velikosti serije, eksplicitne ocene tenzorja med treningom, pogoste spremembe v tenzorskih oblikah in nepodprte tenzorske operacije, kar lahko povzroči prehod konteksta na CPU [2] [8] [8] [8] .
3. Težave z združljivostjo programske opreme: TPU -ji so v prvi vrsti optimizirani za Googlov tensorflow, kar lahko privede do težav z združljivostjo z drugimi okviri, kot je Pytorch. Uporabniki pogosto poročajo o težavah pri nastavitvi in uporabi TPU -jev s Pytorchom na KAGGLE zaradi teh izzivov združljivosti [3] [6].
4. Podatki o ozkih grlih: TPU -ji so zelo hitri, kar lahko povzroči ozka grla, kjer TPU večino svojega časa preživi v čakanju na podatke. Ta neučinkovitost lahko omeji popolno uporabo zmogljivosti TPU [7].
5. Eksperimentalna narava integracije Pytorch: Integracija Pytorcha s TPU -jem je še vedno eksperimentalna, kar vodi do potencialnih vprašanj in manjkajočih lastnosti v primerjavi z bolj uveljavljenimi okviri, kot je Tensorflow [4].
Navedbe:[1] https://admantium.com/blog/llm32_cloud_provider_comparion/
[2] https://www.restack.io/p/pytorch-lighning-answer-tpu-kaggle-cat-ai
[3] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[4] https://lingning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
[5] https://www.kaggle.com/questions-and-answers/184059
[6] https://www.kaggle.com/product-feedback/159705
[7] https://www.kaggle.com/docs/tpu
[8] https://lingning.ai/docs/pytorch/stable/accelerators/tpu_basic.html