Чи можу я використовувати блискавку Pytorch з TPU на моїй локальній машині без додаткових налаштувань

1. Наявність та налаштування: TPU, як правило, не доступні для локального використання. Зазвичай їх доступ до хмарних служб, таких як Google Cloud, де ви можете забезпечити вузли TPU та підключитися до них із хмарного середовища або віддаленої установки, як Google Colab [2] [3].

2. Cloud TPU VM: Найпростіший спосіб використання TPU-це через хмарні VM TPU, які дозволяють прямий доступ до SSH та встановлюються попередньо встановленим із необхідним програмним забезпеченням, такими як Pytorch та Pytorch XLA. Ця установка спрощує процес, але все ще вимагає хмарного середовища [1] [3].

3. Місцеві альтернативи: Якщо ви хочете тренувати моделі на місцях, ви можете розглянути можливість використання GPU, які частіше доступні для локальних машин. Pytorch Lightning підтримує тренування GPU, і ви можете легко перемикатися між різними прискорювачами (наприклад, від TPU до GPU), регулюючи параметр `Accelerator` у вашій установці` Trainer`.

Для використання TPU, як правило, потрібно:
- Налаштуйте обліковий запис Google Cloud.
- Забезпечення вузла TPU або використовуйте хмарний TPU VM.
- Встановіть необхідні пакети, такі як Pytorch та Pytorch XLA.
- Налаштуйте своє середовище для підключення до TPU.

Без цих кроків ви не можете використовувати TPU на локальній машині. Однак ви можете легко імітувати або перевірити свою модель локально за допомогою GPU або процесорів, перш ніж переходити до TPU на хмарі.