Pytorch Lightning håndterer gradientkommunikation på TPU'er ved at udnytte Pytorchs DistribuedDataparallel (DDP) -strategi, som er integreret med XLA -biblioteket for optimeret ydelse på TPU'er. Sådan fungerer det:
1. Distribueret træning: Pytorch Lightning's 'Trainer' -klasse administrerer træningsprocessen, herunder distribueret træning på tværs af TPU -kerner. Den bruger en `distribueretDataSampler 'til at distribuere dataene korrekt til hver TPU -kerne [1].
2. Modelreplikation: Modellen replikeres på tværs af hver TPU -kerne, hvilket muliggør parallel beregning. Denne replikation håndteres af Pytorchs DDP -strategi, der sikrer, at hver kerne behandler en del af dataene [1].
3. Gradientkommunikation: Efter beregning af lokale gradienter på hver kerne bruger Pytorch Lightning XLA -biblioteket til at synkronisere disse gradienter på tværs af kerner. Dette opnås gennem en Allreduce -operation, der aggregerer gradienterne fra alle kerner og opdaterer modelparametrene ensartet på tværs af alle replikaer [2].
4. synkrone opdateringer: funktionen `Optimizer_Step (Optimizer)` i Pytorch / XLA bruges til at beregne gradienter og starte synkrone opdateringer. Dette sikrer, at alle modelreplikater starter fra den samme tilstand i enhver træningsteration, idet man opretholder konsistensen på tværs af det distribuerede miljø [2].
Generelt forenkler Pytorch Lightning processen med træningsmodeller på TPU'er ved at automatisere distributionen af data og gradienter, hvilket giver brugerne mulighed for at fokusere på modeludvikling uden at bekymre sig om de underliggende distribuerede træningskompleksiteter.
Citater:[1] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/train-ml-models-with-pytorch-lys-on-tpus
)
[3] https://www.youtube.com/watch?v=ebzcivdr21o
[4] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.1.8/multi_gpu.html
[5] https://lightning.ai/docs/pytorch/lts/api/pytorch_lightning.core.lightningModule.html
[6] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.5.10/advanced/multi_gpu.html
[7] https://devblog.pytorchlightning.ai/announcing-lightning-1-4-8cd20482aee9
[8] https://github.com/lightning-i/lightning/issues/18089
[9] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.3.8/advanced/advanced_gpu.html