Você pode usar o Pytorch Lightning com TPUs, mas executá -los em um ambiente local não é direto. As TPUs estão disponíveis principalmente nos ambientes do Google Cloud (GCP), Google Colab e Kaggle. Essas plataformas fornecem a infraestrutura e a configuração necessárias para o uso de TPUs com Lightning Pytorch [1] [2].
Para usar o TPUS em um ambiente local, você precisaria ter acesso a um dispositivo TPU, que normalmente não é viável sem uma configuração de nuvem. No entanto, você pode simular ou testar seus modelos localmente usando outros aceleradores como as GPUs antes de implantá -las nas TPUs na nuvem.
Se você deseja usar o TPUs, a abordagem mais comum é configurar um projeto no Google Cloud e usar seus serviços de TPU. O Pytorch Lightning suporta o TPUS através da integração Pytorch XLA, que compila operações de alto nível em operações otimizadas para TPUs [4] [5]. O Google Colab oferece uma maneira gratuita e acessível de começar a usar o TPUS com o Pytorch Lightning, fornecendo um ambiente de notebook Jupyter com suporte à TPU [1] [3].
Em resumo, embora você não possa usar facilmente o TPUS em um ambiente local sem infraestrutura em nuvem, você pode aproveitar serviços em nuvem como o Google Colab ou o Google Cloud para utilizar o TPUS com o Pytorch Lightning.
Citações:[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-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/llightning-ai/pytorch-lightning/issues/19274
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/pytorch-lightning-tutorial
[8] https://github.com/lightning-ai/lightning/issues/16464