Használhatja a Pytorch villámot a TPU -kkal, de a helyi környezetben történő futtatás nem egyértelmű. A TPU -k elsősorban a Google Cloud (GCP), a Google Colab és a Kaggle környezetben érhetők el. Ezek a platformok biztosítják a szükséges infrastruktúrát és beállítást a TPU -k Pytorch villám használatához [1] [2].
A TPU -k helyi környezetben történő használatához hozzáférnie kell egy TPU -eszközhöz, amely általában nem megvalósítható felhőbeállítás nélkül. Ugyanakkor szimulálhatja vagy tesztelheti a modelleket helyben más gyorsítókkal, például a GPU -kkal, mielőtt a felhőben a TPU -kra telepíti őket.
Ha a TPU -kat szeretne használni, akkor a leggyakoribb megközelítés egy projekt beállítása a Google Cloud -on és a TPU szolgáltatásaikat. A Pytorch Lightning támogatja a TPU-k futását a Pytorch XLA integráción keresztül, amely a magas szintű műveleteket a TPU-k optimalizált műveleteibe állítja [4] [5]. A Google Colab ingyenes és hozzáférhető módszert kínál a TPU -k használatának megkezdésére a Pytorch Lightning segítségével, Jupyter notebook környezetet biztosítva a TPU támogatással [1] [3].
Összefoglalva: bár nem használhatja könnyen a TPU -kat a helyi környezetben felhőinfrastruktúra nélkül, felhasználhatja a felhőalapú szolgáltatásokat, például a Google Colab vagy a Google Cloud, hogy a TPU -kot Pytorch villámlással használja.
Idézetek:[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-et-pu-on-google-colab-for-pytorch-and-pytorch-lightning
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/train-models-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