Bạn có thể sử dụng Pytorch Lightning với TPU, nhưng chạy chúng trong môi trường địa phương không đơn giản. TPU chủ yếu có sẵn trên môi trường Google Cloud (GCP), Google Colab và Kaggle. Các nền tảng này cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết và thiết lập để sử dụng TPU với Lightning Pytorch [1] [2].
Để sử dụng TPU trong môi trường cục bộ, bạn sẽ cần có quyền truy cập vào thiết bị TPU, thường không khả thi nếu không có thiết lập đám mây. Tuy nhiên, bạn có thể mô phỏng hoặc kiểm tra các mô hình của mình cục bộ bằng các máy gia tốc khác như GPU trước khi triển khai chúng trên TPU trên đám mây.
Nếu bạn muốn sử dụng TPU, cách tiếp cận phổ biến nhất là thiết lập một dự án trên Google Cloud và sử dụng các dịch vụ TPU của họ. Pytorch Lightning hỗ trợ chạy trên TPU thông qua tích hợp Pytorch XLA, biên dịch các hoạt động cấp cao thành các hoạt động được tối ưu hóa cho TPU [4] [5]. Google Colab cung cấp một cách miễn phí và dễ tiếp cận để bắt đầu sử dụng TPU với Pytorch Lightning bằng cách cung cấp môi trường Notebook Jupyter với hỗ trợ TPU [1] [3].
Tóm lại, trong khi bạn không thể dễ dàng sử dụng TPU trong môi trường cục bộ mà không có cơ sở hạ tầng đám mây, bạn có thể tận dụng các dịch vụ đám mây như Google Colab hoặc Google Cloud để sử dụng TPU với Pytorch Lightning.
Trích dẫn:[1)
[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-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