Milyen korlátozások vannak a TPU -knak a Pytorch villámlással ellátott Kaggle környezetben

1. erőforrás -korlátozások: A Kaggle felhasználási korlátokat ír elő a TPU -kra, így mindössze 20 órás TPU felhasználást tesz lehetővé. Ez jelentősen korlátozhatja a nagyméretű vagy hosszabb edzéseket [1].

2. Teljesítmény -optimalizálási kihívások: A TPU -k optimalizálva vannak meghatározott munkaterhelésekhez, különös tekintettel azokra, amelyek kiterjedt mátrix szaporodást és konvolúciókat tartalmaznak. A TPU -k PyTorch segítségével történő használata azonban teljesítményű szűk keresztmetszetekhez vezethet olyan tényezők miatt, mint a kis kötegelt méretek, az edzés során kifejezett tenzor értékelések, a tenzor formájának gyakori változásai és a nem támogatott tenzor műveletek, amelyek kontextusváltást okozhatnak a CPU -ra [2] [8] -

3. szoftver kompatibilitási problémái: A TPU -k elsősorban a Google TensorFlow -hoz vannak optimalizálva, ami kompatibilitási problémákhoz vezethet más keretekkel, például a Pytorch -szal. A felhasználók gyakran beszámolnak a TPU -k beállításának és használatának nehézségeire a PyTorch -szal a Kaggle -on ezen kompatibilitási kihívások miatt [3] [6].

4. Adat -szűk keresztmetszetek: A TPU -k nagyon gyorsak, ami adat szűk keresztmetszeteket eredményezhet, ahol a TPU az idő nagy részét az adatok várakozására tölti. Ez a hatékonyság korlátozhatja a TPU képességeinek teljes felhasználását [7].

5. A Pytorch integráció kísérleti jellege: A Pytorch és a TPU -k integrációja továbbra is kísérleti, ami potenciális teljesítményproblémákhoz és hiányzó tulajdonságokhoz vezet, mint a megalapozottabb keretekhez, mint például a TensorFlow [4].