Jak Pytorch Lightning zpracovává gradientní komunikaci na TPU

1. Distribuované školení: Třída Pytorch Lightningová „Trainer“ spravuje proces tréninku, včetně distribuovaného školení napříč jádry TPU. Používá `distributedDataSampler` k náležitě distribuci dat do každého jádra TPU [1].

2. Replikace modelu: Model je replikován v každém jádru TPU, což umožňuje paralelní výpočet. Tuto replikaci řeší strategii DDP Pytorch, která zajišťuje, že každé jádro zpracovává část dat [1].

3. Komunikace gradientu: Po výpočtu místních gradientů na každém jádru používá Pytorch Lightning knihovnu XLA k synchronizaci těchto gradientů napříč jádry. Toho je dosaženo prostřednictvím operace AllReduce, která agreguje gradienty ze všech jader a aktualizuje parametry modelu rovnoměrně napříč všemi replikami [2].

4. Synchronní aktualizace: Funkce `Optimizer_STEP (Optimizer)` v Pytorch / XLA se používá pro výpočet gradientů a zahájení synchronních aktualizací. Tím je zajištěno, že všechny repliky modelu začínají ze stejného stavu v každé iteraci tréninku a udržují konzistenci napříč distribuovaným prostředím [2].

Celkově Pytorch Lightning zjednodušuje proces tréninkových modelů na TPU automatizací distribuce dat a gradientů, což uživatelům umožňuje soustředit se na vývoj modelů, aniž by se obával základní distribuované složitosti tréninku.