Ви можете використовувати блискавку Pytorch з TPU, але запустити їх у місцевому середовищі не є простим. TPU доступні в першу чергу в Google Cloud (GCP), Google Colab та Kaggle Environments. Ці платформи забезпечують необхідну інфраструктуру та налаштування для використання TPU з блискавкою Pytorch [1] [2].
Щоб використовувати TPU в локальному середовищі, вам потрібно мати доступ до пристрою TPU, який, як правило, неможливо без налаштування хмари. Однак ви можете імітувати або перевірити свої моделі локально, використовуючи інші прискорювачі, такі як графічні процесори, перш ніж розгорнути їх на TPU у хмарі.
Якщо ви хочете використовувати TPU, найпоширенішим підходом є створення проекту в Google Cloud та використання їх послуг TPU. Pytorch Lightning підтримує роботи на TPU через інтеграцію Pytorch XLA, яка складає операції високого рівня в оптимізовані операції для TPU [4] [5]. Google Colab пропонує безкоштовний та доступний спосіб почати використовувати TPU з Pytorch Lightning, забезпечивши середовище ноутбука Юпітер із підтримкою TPU [1] [3].
Підсумовуючи це, хоча ви не можете легко використовувати TPU в локальному середовищі без хмарної інфраструктури, ви можете використовувати хмарні сервіси, такі як Google Colab або Google Cloud, щоб використовувати TPU з блискавкою Pytorch.
Цитати:[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-putup-tpu-on-google colab-for-pytorch-and-pytorch-lightning
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/train-ml-models-with-pytorch-lightnon-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