Hur hanterar Pytorch -blixtnedslagen gradientkommunikation på TPU: er

1. Distribuerad träning: Pytorch Lightning's "Trainer" -klass hanterar träningsprocessen, inklusive distribuerad träning över TPU -kärnor. Den använder en "distribueradDataSampler" för att distribuera data på lämpligt sätt till varje TPU -kärna [1].

2. Modellreplikation: Modellen replikeras över varje TPU -kärna, vilket möjliggör parallell beräkning. Denna replikering hanteras av Pytorchs DDP -strategi, som säkerställer att varje kärna bearbetar en del av uppgifterna [1].

3. Gradientkommunikation: Efter beräkning av lokala lutningar på varje kärna använder Pytorch Lightning XLA -biblioteket för att synkronisera dessa lutningar över kärnor. Detta uppnås genom en Allreduce -operation, som aggregerar lutningarna från alla kärnor och uppdaterar modellparametrarna enhetligt över alla kopior [2].

4. Synkrona uppdateringar: Funktionen `Optimizer_Step (Optimizer)` i Pytorch / XLA används för att beräkna gradienter och initiera synkrona uppdateringar. Detta säkerställer att alla modellreplikationer börjar från samma tillstånd i varje träning iteration och upprätthåller konsistens över den distribuerade miljön [2].

Sammantaget förenklar Pytorch Lightning processen för träningsmodeller på TPU: er genom att automatisera distributionen av data och lutningar, vilket gör att användare kan fokusera på modellutveckling utan att oroa sig för de underliggande distribuerade träningskomplexiteten.