Які обмеження використання ТПУ в середовищі Kaggle з блискавкою Pytorch

1. Обмеження ресурсів: Kaggle накладає межі використання на ТПУ, що дозволяє лише 20 годин використання ТПУ на тиждень. Це може значно обмежувати масштабні або тривалі тренування [1].

2. Проблеми оптимізації продуктивності: ТПУ оптимізовані для конкретних навантажень, особливо тих, що включають широкі матричні мультиплікації та згортання. Однак використання TPU з Pytorch може призвести до вузьких місць продуктивності через такі фактори, як невеликі розміри партії, явні оцінки тензорів під час тренінгу, часті зміни тензорних форм та непідтримувані операції тензорів, що може спричинити перемикання контексту на процесор [2] [8] .

3. Проблеми сумісності програмного забезпечення: TPU в основному оптимізовані для TensorFlow Google, що може призвести до проблем сумісності з іншими рамками, такими як Pytorch. Користувачі часто повідомляють про труднощі у налаштуванні та використанні TPU з Pytorch на Kaggle через ці проблеми сумісності [3] [6].

4. Вулики даних: TPU дуже швидкі, що може призвести до вузьких місць даних, де TPU проводить більшу частину свого часу на очікування даних. Ця неефективність може обмежити повне використання можливостей ТПУ [7].

5. Експериментальний характер інтеграції Pytorch: Інтеграція Pytorch з TPU все ще експериментальна, що призводить до потенційних проблем ефективності та відсутніх функцій порівняно з більш встановленими рамками, такими як TensorFlow [4].