يمكنك استخدام Lightning Pytorch مع TPUs ، ولكن تشغيلها في بيئة محلية ليست واضحة. تتوفر TPUs بشكل أساسي على بيئات Google Cloud (GCP) و Google Colab و Kaggle. توفر هذه المنصات البنية التحتية والإعداد اللازمة لاستخدام TPUs مع Lightning Pytorch [1] [2].
لاستخدام TPUs في بيئة محلية ، ستحتاج إلى الوصول إلى جهاز TPU ، والذي لا يمكن عادةً إجراء إعداد سحابة. ومع ذلك ، يمكنك محاكاة أو اختبار النماذج الخاصة بك محليًا باستخدام مسرعات أخرى مثل GPU قبل نشرها على TPUs في السحابة.
إذا كنت ترغب في استخدام TPUS ، فإن النهج الأكثر شيوعًا هو إعداد مشروع على Google Cloud واستخدام خدمات TPU الخاصة بهم. يدعم Lightning Pytorch تشغيل TPUs من خلال تكامل Pytorch XLA ، والذي يجمع العمليات عالية المستوى في عمليات محسنة لـ TPUs [4] [5]. توفر Google Colab طريقة مجانية ويمكن الوصول إليها للبدء في استخدام TPUs مع Lightning Pytorch من خلال توفير بيئة دفتر Jupyter مع دعم TPU [1] [3].
باختصار ، على الرغم من أنه لا يمكنك استخدام TPUS بسهولة في بيئة محلية بدون البنية التحتية السحابية ، إلا أنه يمكنك الاستفادة من الخدمات السحابية مثل Google Colab أو Google Cloud لاستخدام TPUs مع Lightning Pytorch.
الاستشهادات:[1] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
[2] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.0.8/tpu.html
[3] https://stackoverflow.com/questions/75693020/how-to-set-up-tpu-on-google-solab-for-pytorch-and-pytorch-lightning
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/train-ml-models-with-pytorch-lightning-on-tpus
[5] https://pytorch.org/xla/release/2.2/index.html
[6] https://github.com/lightning-ai/pytorch-lightning/issues/19274
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/pytorch-lightning-tutorial
[8] https://github.com/lightning-ai/lightning/issues/16464