Vous pouvez utiliser Pytorch Lightning avec des TPU, mais les exécuter dans un environnement local n'est pas simple. Les TPU sont principalement disponibles sur Google Cloud (GCP), Google Colab et Kaggle. Ces plates-formes fournissent l'infrastructure et la configuration nécessaires pour l'utilisation des TPU avec Pytorch Lightning [1] [2].
Pour utiliser les TPU dans un environnement local, vous devez avoir accès à un appareil TPU, qui n'est généralement pas possible sans configuration de cloud. Cependant, vous pouvez simuler ou tester vos modèles localement à l'aide d'autres accélérateurs comme les GPU avant de les déployer sur des TPU dans le cloud.
Si vous souhaitez utiliser TPUS, l'approche la plus courante consiste à configurer un projet sur Google Cloud et à utiliser leurs services TPU. Pytorch Lightning prend en charge les TPU via l'intégration Pytorch XLA, qui compile des opérations de haut niveau en opérations optimisées pour les TPU [4] [5]. Google Colab offre un moyen gratuit et accessible de commencer à utiliser les TPU avec Pytorch Lightning en fournissant un environnement de cahier Jupyter avec le support TPU [1] [3].
En résumé, bien que vous ne puissiez pas facilement utiliser les TPU dans un environnement local sans infrastructure cloud, vous pouvez tirer parti des services cloud comme Google Colab ou Google Cloud pour utiliser les TPU avec Pytorch Lightning.
Citations:[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/756930/how-to-set-ulpu-on-google-colab-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