Вы можете использовать Pytorch Lightning с TPU, но запуск их в местной среде не является простым. TPU в основном доступны в средах Google Cloud (GCP), Google Colab и Kaggle. Эти платформы обеспечивают необходимую инфраструктуру и настройку для использования TPU с питорной молнией [1] [2].
Чтобы использовать TPU в локальной среде, вам нужно иметь доступ к устройству TPU, которое обычно невозможно без облачной установки. Тем не менее, вы можете моделировать или проверить свои модели локально, используя другие ускорители, такие как графические процессоры, прежде чем развернуть их на TPU в облаке.
Если вы хотите использовать TPU, наиболее распространенным подходом является создание проекта на Google Cloud и использование их сервисов TPU. Pytorch Lightning поддерживает работу на TPU через интеграцию Pytorch XLA, которая компилирует операции на высоком уровне в оптимизированные операции для TPU [4] [5]. Google Colab предлагает бесплатный и доступный способ начать использовать TPU с Pytorch Lightning, предоставляя ноутбук Jupyter с поддержкой TPU [1] [3].
Таким образом, хотя вы не можете легко использовать TPU в локальной среде без облачной инфраструктуры, вы можете использовать облачные сервисы, такие как Google Colab или Google Cloud для использования TPU с Pytorch Lightning.
Цитаты:[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-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/lightning-ai/pytorch-lightning/issues/19274
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/pytorch-lightning-tutorial
[8] https://github.com/lightning-ai/lightning/issues/16464