คุณสามารถใช้ Pytorch Lightning กับ TPU แต่การทำงานในสภาพแวดล้อมในท้องถิ่นนั้นไม่ตรงไปตรงมา TPUs มีอยู่ใน Google Cloud (GCP), Google Colab และ Kaggle Environment เป็นหลัก แพลตฟอร์มเหล่านี้ให้โครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นและการตั้งค่าสำหรับการใช้ TPUs กับ Pytorch Lightning [1] [2]
ในการใช้ TPUs ในสภาพแวดล้อมในท้องถิ่นคุณจะต้องเข้าถึงอุปกรณ์ TPU ซึ่งโดยทั่วไปจะไม่สามารถทำได้หากไม่มีการตั้งค่าคลาวด์ อย่างไรก็ตามคุณสามารถจำลองหรือทดสอบโมเดลของคุณในเครื่องโดยใช้ตัวเร่งความเร็วอื่น ๆ เช่น GPUs ก่อนที่จะปรับใช้กับ TPUs ในคลาวด์
หากคุณต้องการใช้ TPU วิธีที่พบบ่อยที่สุดคือการตั้งค่าโครงการบน Google Cloud และใช้บริการ TPU ของพวกเขา Pytorch Lightning รองรับการทำงานบน TPUs ผ่านการรวม Pytorch XLA ซึ่งรวบรวมการดำเนินการระดับสูงในการดำเนินการที่เหมาะสมสำหรับ TPUs [4] [5] Google Colab นำเสนอวิธีที่ฟรีและเข้าถึงได้ในการเริ่มต้นใช้ TPUs กับ Pytorch Lightning โดยการจัดหาสภาพแวดล้อมสมุดบันทึก Jupyter พร้อมการสนับสนุน TPU [1] [3]
โดยสรุปในขณะที่คุณไม่สามารถใช้ TPUs ในสภาพแวดล้อมในท้องถิ่นได้อย่างง่ายดายโดยไม่มีโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์คุณสามารถใช้ประโยชน์จากบริการคลาวด์เช่น Google Colab หรือ Google Cloud เพื่อใช้ TPUs กับ Pytorch Lightning
การอ้างอิง:[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-set-up-pu-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