U kunt Pytorch -bliksem gebruiken met TPU's, maar ze in een lokale omgeving lopen is niet eenvoudig. TPU's zijn voornamelijk beschikbaar op Google Cloud (GCP), Google Colab en Kaggle -omgevingen. Deze platforms bieden de nodige infrastructuur en setup voor het gebruik van TPU's met Pytorch Lightning [1] [2].
Om TPU's in een lokale omgeving te gebruiken, zou u toegang moeten hebben tot een TPU -apparaat, dat meestal niet haalbaar is zonder een cloudinstellingen. U kunt uw modellen echter lokaal simuleren of testen met behulp van andere versnellers zoals GPU's voordat u ze op TPU's in de cloud implementeert.
Als u TPU's wilt gebruiken, is de meest voorkomende aanpak om een project op te stellen op Google Cloud en hun TPU -services te gebruiken. Pytorch Lightning ondersteunt het draaien op TPU's via de Pytorch XLA-integratie, die operaties op hoog niveau compileert in geoptimaliseerde bewerkingen voor TPU's [4] [5]. Google Colab biedt een gratis en toegankelijke manier om TPU's te gebruiken met Pytorch Lightning door een Jupyter -notebookomgeving te bieden met TPU -ondersteuning [1] [3].
Samenvattend, hoewel u TPU's niet gemakkelijk in een lokale omgeving kunt gebruiken zonder cloudinfrastructuur, kunt u cloudservices zoals Google Colab of Google Cloud gebruiken om TPU's te gebruiken met Pytorch Lightning.
Citaten:[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-colab-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