Kuinka pytorch salama käsittelee kaltevuusviestintää TPU: lla

1. Hajautettu koulutus: Pytorch Lightningin "Trainer" -luokka hallinnoi koulutusprosessia, mukaan lukien hajautettu koulutus TPU -ytimien välillä. Se käyttää "StraiteDataSampler" -tapahtumaa tietojen jakamiseen asianmukaisesti jokaiselle TPU -ytimelle [1].

2. Mallin replikaatio: Malli toistetaan jokaisessa TPU -ytimessä, mikä mahdollistaa rinnakkaisen laskennan. Tätä replikaatiota hoitaa Pytorchin DDP -strategia, joka varmistaa, että jokainen ydin käsittelee osan tiedoista [1].

3. Gradienttiviestintä: Kun jokaisessa ytimessä on laskeneet paikalliset gradientit, Pytorch Lightning käyttää XLA -kirjastoa näiden gradienttien synkronointiin ytimien yli. Tämä saavutetaan AllReduce -operaatiolla, joka yhdistää kaltevuudet kaikista ytimistä ja päivittää malliparametrit tasaisesti kaikissa kopioissa [2].

4. Synkroniset päivitykset: `Optimizer_Step (Optimizer)` -toimintoa pytorch / XLA: ssa käytetään gradienttien laskemiseen ja synkronisten päivitysten aloittamiseen. Tämä varmistaa, että kaikki malli kopiot alkavat samasta tilasta jokaisessa koulutuksen iteraatiossa säilyttäen johdonmukaisuuden hajautetussa ympäristössä [2].

Kaiken kaikkiaan Pytorch Lightning yksinkertaistaa TPU: n koulutusmallien prosessia automatisoimalla datan ja kaltevuuksien jakautumisen, jolloin käyttäjät voivat keskittyä mallikehitykseen huolehtimatta taustalla olevista hajautetuista koulutuksen monimutkaisuuksista.