Как Pytorch Lightning обрабатывает градиентную связь на TPU

1. Распределенное обучение: класс Pytorch Lightning 'Trainer' управляет процессом обучения, включая распределенное обучение по ядрам TPU. Он использует `DistributedDatasampler` для надлежащего распределения данных по каждому ядру TPU [1].

2. Репликация модели: модель реплицируется по каждому ядру TPU, что позволяет для параллельных вычислений. Эта репликация обрабатывается стратегией DDP Pytorch, которая гарантирует, что каждое ядро ​​обрабатывает часть данных [1].

3. Градиентная связь: после вычисления локальных градиентов по каждому ядру Pytorch Lightning использует библиотеку XLA для синхронизации этих градиентов по ядрам. Это достигается за счет операции AllReduce, которая объединяет градиенты из всех ядер и обновляет параметры модели равномерно по всем репликам [2].

4. Синхронные обновления: функция `optimizer_step (Optimizer)` в Pytorch / XLA используется для расчета градиентов и инициации синхронных обновлений. Это гарантирует, что все модельные реплики начинаются с одного и того же состояния в каждой учебной итерации, поддерживая последовательность в распределенной среде [2].

В целом, Pytorch Lightning упрощает процесс обучения моделей TPU, автоматизируя распространение данных и градиентов, позволяя пользователям сосредоточиться на разработке модели, не беспокоясь о основных распределенных сложностях обучения.