Sie können Pytorch Lightning mit TPUs verwenden, aber es ist nicht einfach, sie in einer lokalen Umgebung auszuführen. TPUs sind hauptsächlich in Google Cloud (GCP), Google Colab und Kaggle -Umgebungen verfügbar. Diese Plattformen bieten die erforderliche Infrastruktur und den erforderlichen Setup für die Verwendung von TPUs mit Pytorch Lightning [1] [2].
Um TPUs in einer lokalen Umgebung zu verwenden, müssen Sie Zugriff auf ein TPU -Gerät haben, das in der Regel ohne Cloud -Setup nicht möglich ist. Sie können Ihre Modelle jedoch lokal mit anderen Beschleunigern wie GPUs simulieren oder testen, bevor Sie sie auf TPUs in der Cloud bereitstellen.
Wenn Sie TPUs verwenden möchten, besteht der häufigste Ansatz darin, ein Projekt in Google Cloud einzurichten und ihre TPU -Dienste zu nutzen. Pytorch Lightning unterstützt durch die Pytorch XLA-Integration, die hochrangige Operationen in optimierte Operationen für TPUs zusammenfasst [4] [5]. Google Colab bietet eine kostenlose und zugängliche Möglichkeit, TPUs mit Pytorch Lightning zu verwenden, indem Sie eine Jupyter -Notebook -Umgebung mit TPU -Unterstützung bereitstellen [1] [3].
Zusammenfassend können Sie TPUs in einer lokalen Umgebung ohne Cloud -Infrastruktur nicht leicht verwenden, können Cloud -Dienste wie Google Colab oder Google Cloud nutzen, um TPUs mit Pytorch Lightning zu verwenden.
Zitate:[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-pu-on-google-ford-for-pytorch-and-pytorch-lightning
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/train-ml-models-with-pytorch-lighting-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