Puoi usare Pytorch Lightning con TPU, ma eseguirli in un ambiente locale non è semplice. Le TPU sono principalmente disponibili su ambienti di Google Cloud (GCP), Google Colab e Kaggle. Queste piattaforme forniscono l'infrastruttura e la configurazione necessarie per l'utilizzo di TPU con Pytorch Lightning [1] [2].
Per utilizzare le TPU in un ambiente locale, dovresti avere accesso a un dispositivo TPU, che in genere non è fattibile senza una configurazione del cloud. Tuttavia, puoi simulare o testare i tuoi modelli localmente utilizzando altri acceleratori come GPU prima di distribuirli su TPU nel cloud.
Se si desidera utilizzare TPU, l'approccio più comune è impostare un progetto su Google Cloud e utilizzare i loro servizi TPU. Pytorch Lightning supporta il funzionamento su TPU attraverso l'integrazione di Pytorch XLA, che compila operazioni di alto livello in operazioni ottimizzate per TPU [4] [5]. Google Colab offre un modo gratuito e accessibile per iniziare a utilizzare TPU con Pytorch Lightning fornendo un ambiente di notebook Jupyter con supporto TPU [1] [3].
In sintesi, sebbene non sia possibile utilizzare facilmente le TPU in un ambiente locale senza infrastrutture cloud, è possibile sfruttare servizi cloud come Google Colab o Google Cloud per utilizzare TPU con Pytorch Lightning.
Citazioni:[1] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
[2] https://pytorch-ightning.readthedocs.io/en/1.0.8/tpu.html
[3] https://stackoverflow.com/questions/75693020/how-to-set-up-tpu-on-google-colab-for-pytorch-and-pytorch-lightning
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/train-ml-models-with-pytorch-ightning-on-tpus
[5] https://pytorch.org/xla/release/2.2/index.html
[6] https://github.com/lightning-ai/pytorch-ightning/issues/19274
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/pytorch-ilightning-tutorial
[8] https://github.com/lightning-ai/lightning/issues/16464