Pytorch Lightning ile Kaggle ortamlarında TPU kullanırken, çeşitli sınırlamalar ortaya çıkar:
1. Kaynak kısıtlamaları: Kaggle, TPU'lara kullanım sınırları uygular ve haftada sadece 20 saat TPU kullanımına izin verir. Bu, büyük ölçekli veya uzun süreli eğitim oturumlarını önemli ölçüde kısıtlayabilir [1].
2. Performans Optimizasyonu Zorlukları: TPU'lar, özellikle kapsamlı matris çarpımları ve kıvrımları içeren belirli iş yükleri için optimize edilmiştir. Bununla birlikte, Pytorch ile TPU'ların kullanılması, küçük parti boyutları, eğitim sırasında açık tensör değerlendirmeleri, tensör şekillerinde sık değişiklikler ve CPU'ya bağlam geçişine neden olabilecek desteklenmeyen tensör operasyonları nedeniyle performans darboğazlarına yol açabilir [2] [8] .
3. Yazılım uyumluluk sorunları: TPU'lar öncelikle Google'ın tensorflow için optimize edilmiştir, bu da Pytorch gibi diğer çerçevelerle uyumluluk sorunlarına yol açabilir. Kullanıcılar genellikle bu uyumluluk zorlukları nedeniyle Kaggle'da Pytorch ile TPU'ları kurma ve kullanmada zorluklar bildirirler [3] [6].
4. Veri darboğazları: TPU'lar çok hızlıdır, bu da TPU'nun zamanının çoğunu veri beklemek için harcadığı veri darboğazlarına neden olabilir. Bu verimsizlik TPU yeteneklerinin tam kullanımını sınırlayabilir [7].
5. Pytorch entegrasyonunun deneysel doğası: Pytorch'un TPU'larla entegrasyonu hala deneyseldir, bu da Tensorflow gibi daha yerleşik çerçevelere kıyasla potansiyel performans sorunlarına ve eksik özelliklere yol açar [4].
Alıntılar:[1] https://admantium.com/blog/llm32_cloud_provider_comparison/
[2] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-wringwer-tpu-kaggle-ci-i
[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-wnswers/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