TPU와 함께 Pytorch Lightning을 사용할 수 있지만 지역 환경에서 실행하는 것은 간단하지 않습니다. TPU는 주로 GCP (Google Cloud), Google Colab 및 Kaggle 환경에서 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 Pytorch Lightning [1] [2]와 함께 TPU를 사용하는 데 필요한 인프라와 설정을 제공합니다.
로컬 환경에서 TPU를 사용하려면 클라우드 설정 없이는 불가능한 TPU 장치에 액세스해야합니다. 그러나 클라우드의 TPU에 배포하기 전에 GPU와 같은 다른 가속기를 사용하여 모델을 로컬로 시뮬레이션하거나 테스트 할 수 있습니다.
TPU를 사용하려면 가장 일반적인 접근 방식은 Google Cloud에서 프로젝트를 설정하고 TPU 서비스를 사용하는 것입니다. Pytorch Lightning은 Pytorch XLA 통합을 통해 TPU에서 실행되는 지원을 지원하며, 이는 TPU에 대한 최적화 된 작업으로 고급 작업을 컴파일합니다 [4] [5]. Google Colab은 TPU 지원이있는 Jupyter 노트북 환경을 제공하여 Pytorch Lightning과 함께 TPU를 사용하는 무료 및 접근 가능한 방법을 제공합니다 [1] [3].
요약하면 클라우드 인프라가없는 로컬 환경에서 TPU를 쉽게 사용할 수는 없지만 Google Colab 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 서비스를 활용하여 Pytorch Lightning과 함께 TPU를 활용할 수 있습니다.
인용 :[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-cole-for-pytorch-pytorch-lightning
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/train-ml--mlels-with-pytorch-lightning-on-tpus
[5] https://pytorch.org/xla/release/2.2/index.html
[6] https://github.com/lightning-ai/pytorch-leightning/issues/19274
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/pytorch-lightning-tutorial
[8] https://github.com/lightning-ai/lightnning/issues/16464