Puede usar Pytorch Lightning con TPUS, pero ejecutarlos en un entorno local no es sencillo. Las TPU están disponibles principalmente en los entornos de Google Cloud (GCP), Google Colab y Kaggle. Estas plataformas proporcionan la infraestructura necesaria y la configuración para usar TPU con Pytorch Lightning [1] [2].
Para usar TPU en un entorno local, necesitaría tener acceso a un dispositivo TPU, que generalmente no es factible sin una configuración de nubes. Sin embargo, puede simular o probar sus modelos localmente utilizando otros aceleradores como GPU antes de implementarlos en TPUS en la nube.
Si desea utilizar TPUS, el enfoque más común es configurar un proyecto en Google Cloud y usar sus servicios de TPU. Pytorch Lightning admite que se ejecuta en TPUS a través de la integración de Pytorch XLA, que compila operaciones de alto nivel en operaciones optimizadas para TPU [4] [5]. Google Colab ofrece una forma gratuita y accesible de comenzar a usar TPUS con Pytorch Lightning proporcionando un entorno de cuaderno Jupyter con soporte de TPU [1] [3].
En resumen, si bien no puede usar fácilmente TPUS en un entorno local sin infraestructura en la nube, puede aprovechar los servicios en la nube como Google Colab o Google Cloud para utilizar TPUS con Pytorch Lightning.
Citas:[1] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
[2] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.0.8/tpu.html
)
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-letarning/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