Puteți utiliza Pytorch Lightning cu TPU, dar rularea lor într -un mediu local nu este simplă. TPU -urile sunt disponibile în principal pe mediile Google Cloud (GCP), Google Colab și Kaggle. Aceste platforme oferă infrastructura și configurarea necesară pentru utilizarea TPU cu Pytorch Lightning [1] [2].
Pentru a utiliza TPU într -un mediu local, ar trebui să aveți acces la un dispozitiv TPU, care de obicei nu este posibil fără o configurare în cloud. Cu toate acestea, puteți simula sau testa modelele dvs. la nivel local folosind alte acceleratoare precum GPU -uri înainte de a le implementa pe TPU în cloud.
Dacă doriți să utilizați TPU, cea mai comună abordare este să configurați un proiect pe Google Cloud și să utilizați serviciile TPU. Pytorch Lightning acceptă rularea pe TPU prin integrarea Pytorch XLA, care compilează operațiuni la nivel înalt în operații optimizate pentru TPU [4] [5]. Google Colab oferă o modalitate gratuită și accesibilă de a începe să folosești TPU cu Pytorch Lightning, oferind un mediu de caiet Jupyter cu suport TPU [1] [3].
În rezumat, în timp ce nu puteți utiliza cu ușurință TPU într -un mediu local fără infrastructură cloud, puteți utiliza servicii cloud precum Google Colab sau Google Cloud pentru a utiliza TPU cu Pytorch Lightning.
Citări:[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-lab-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