เมื่อใช้ TPUs ในสภาพแวดล้อม Kaggle กับ Pytorch Lightning ข้อ จำกัด หลายประการเกิดขึ้น:
1. ข้อ จำกัด ด้านทรัพยากร: Kaggle กำหนดขีด จำกัด การใช้งานใน TPUs อนุญาตให้ใช้ TPU เพียง 20 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ สิ่งนี้สามารถ จำกัด การฝึกอบรมขนาดใหญ่หรือเป็นเวลานาน [1]
2. ความท้าทายในการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ: TPUs ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับปริมาณงานเฉพาะโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่เกี่ยวข้องกับการคูณเมทริกซ์และการโน้มน้าวใจอย่างกว้างขวาง อย่างไรก็ตามการใช้ TPUs กับ pytorch สามารถนำไปสู่คอขวดประสิทธิภาพเนื่องจากปัจจัยเช่นขนาดชุดเล็กการประเมินเทนเซอร์ที่ชัดเจนในระหว่างการฝึกอบรมการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้งในรูปร่างเทนเซอร์และการดำเนินการเทนเซอร์ที่ไม่ได้รับการสนับสนุนซึ่งอาจทำให้บริบทเปลี่ยนเป็น CPU [2] [8] [8] .
3. ปัญหาความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์: TPUs ได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับ TensorFlow ของ Google ซึ่งสามารถนำไปสู่ปัญหาความเข้ากันได้กับเฟรมเวิร์กอื่น ๆ เช่น Pytorch ผู้ใช้มักรายงานความยากลำบากในการตั้งค่าและการใช้ TPUs กับ Pytorch บน Kaggle เนื่องจากความท้าทายที่เข้ากันได้เหล่านี้ [3] [6]
4. คอขวดข้อมูล: TPUs เร็วมากซึ่งอาจส่งผลให้คอขวดของข้อมูลซึ่ง TPU ใช้เวลาส่วนใหญ่รอข้อมูล ความไร้ประสิทธิภาพนี้สามารถ จำกัด การใช้ความสามารถของ TPU อย่างเต็มรูปแบบ [7]
5. ลักษณะการทดลองของการรวม Pytorch: การรวมกันของ pytorch กับ TPUs ยังคงเป็นทดลองนำไปสู่ปัญหาประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้นและคุณสมบัติที่ขาดหายไปเมื่อเทียบกับเฟรมเวิร์กที่จัดตั้งขึ้นเช่น TensorFlow [4]
การอ้างอิง:[1] https://admantium.com/blog/llm32_cloud_provider_comparison/
[2] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-answer-tpu-kaggle-cat-ai
[3] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[4] https://lightning.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://lightning.ai/docs/pytorch/stable/accelerators/tpu_basic.html