Võite kasutada Pytorch Lightningit koos TPU -dega, kuid nende töötamine kohalikus keskkonnas ei ole lihtne. TPU -d on peamiselt saadaval Google Cloudis (GCP), Google Colab ja Kaggle keskkonnas. Need platvormid pakuvad vajalikku infrastruktuuri ja seadistamist TPU kasutamiseks koos Pytorch Lightninguga [1] [2].
TPU -de kasutamiseks kohalikus keskkonnas peaks teil olema juurdepääs TPU -seadmele, mis pole tavaliselt teostatav ilma pilve seadistamiseta. Enne TPU -de pilves kasutamist saate oma mudeleid lokaalselt simuleerida või testida, kasutades mudeleid, näiteks GPU -sid.
Kui soovite kasutada TPU -sid, on kõige tavalisem lähenemisviis projekti seadistada Google Cloudis ja kasutada nende TPU -teenuseid. Pytorch Lightning toetab TPU-s töötamist läbi Pytorch XLA integreerimise, mis koostab kõrgetasemelised toimingud TPU-de optimeeritud toiminguteks [4] [5]. Google Colab pakub tasuta ja juurdepääsetavat viisi TPU -de kasutamiseks koos Pytorch Lightninguga, pakkudes Jupyteri sülearvutikeskkonda koos TPU tugi [1] [3].
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi ilma pilveinfrastruktuurita ei saa TPU -sid kohalikus keskkonnas hõlpsalt kasutada, saate Pytorch Lightninguga TPU -de kasutamiseks kasutada pilveteenuseid nagu Google Colab või Google Cloud.
Tsitaadid:[1] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
[2] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.0.8/tpu.html
]
]
[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