Anda dapat menggunakan Pytorch Lightning dengan TPU, tetapi menjalankannya di lingkungan lokal tidak mudah. TPU terutama tersedia di Google Cloud (GCP), Google Colab, dan lingkungan Kaggle. Platform ini menyediakan infrastruktur dan pengaturan yang diperlukan untuk menggunakan TPU dengan Pytorch Lightning [1] [2].
Untuk menggunakan TPU di lingkungan lokal, Anda harus memiliki akses ke perangkat TPU, yang biasanya tidak layak tanpa pengaturan cloud. Namun, Anda dapat mensimulasikan atau menguji model Anda secara lokal menggunakan akselerator lain seperti GPU sebelum menggunakannya di TPU di cloud.
Jika Anda ingin menggunakan TPU, pendekatan yang paling umum adalah mengatur proyek di Google Cloud dan menggunakan layanan TPU mereka. Pytorch Lightning mendukung berjalan pada TPU melalui integrasi Pytorch XLA, yang menyusun operasi tingkat tinggi ke dalam operasi yang dioptimalkan untuk TPU [4] [5]. Google Colab menawarkan cara gratis dan mudah diakses untuk mulai menggunakan TPU dengan Pytorch Lightning dengan menyediakan lingkungan notebook Jupyter dengan dukungan TPU [1] [3].
Singkatnya, meskipun Anda tidak dapat dengan mudah menggunakan TPU di lingkungan lokal tanpa infrastruktur cloud, Anda dapat memanfaatkan layanan cloud seperti Google Colab atau Google Cloud untuk memanfaatkan TPU dengan Pytorch Lightning.
Kutipan:[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.
[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