Millised on TPU -de kasutamise piirangud Kaggle keskkonnas Pytorchi välguga

1. Ressursside piirangud: Kaggle seab TPU -dele kasutuspiirid, võimaldades ainult 20 tundi TPU kasutamist nädalas. See võib märkimisväärselt piirata suuremahulisi või pikaajalisi treeninguid [1].

2. jõudluse optimeerimise väljakutsed: TPU -sid on optimeeritud konkreetsete töökoormuste jaoks, eriti nende jaoks, mis hõlmavad ulatuslikke maatriksi korrutusi ja kokkuvetendusi. TPU -de kasutamine Pytorchiga võib aga põhjustada jõudluse kitsaskohti selliste tegurite tõttu nagu väikesed partiisuurused, selgesõnalised tensorihinnangud treeningu ajal, tensoorkujude sagedasi muutusi ja toetamata tensoritoiminguid, mis võivad põhjustada konteksti lülitumist CPU -le [2] [8] .

3. Tarkvara ühilduvusprobleemid: TPU -d optimeeritakse peamiselt Google'i Tensorflow jaoks, mis võib põhjustada ühilduvusprobleeme muude raamistikega, näiteks Pytorch. Kasutajad teatavad sageli raskustest TPU -de seadistamisel ja kasutamisel koos Pytorchiga Kaggle'il nende ühilduvusprobleemide tõttu [3] [6].

4. Andmete kitsaskohad: TPU -d on väga kiired, mille tulemuseks on andmete kitsaskohad, kus TPU kulutab suurema osa ajast andmeid oodates. See ebaefektiivsus võib piirata TPU võimaluste täielikku kasutamist [7].

5. Pytorchi integreerimise eksperimentaalne olemus: Pytorchi integreerimine TPU -dega on endiselt eksperimentaalne, põhjustades võimalikke jõudlusprobleeme ja puuduvaid funktsioone võrreldes väljakujunenud raamistikega nagu Tensorflow [4].