Pytorch Lightning apstrādā gradienta komunikāciju uz TPU, izmantojot Pytorch DistributedDataparallel (DDP) stratēģiju, kas ir integrēta XLA bibliotēkā, lai optimizētu veiktspēju TPU. Lūk, kā tas darbojas:
1. Izplatītā apmācība: Pytorch Lightning's `trenera klase pārvalda apmācības procesu, ieskaitot izplatīto apmācību visos TPU kodolos. Tas izmanto `izplatītoDataSampler`, lai atbilstoši sadalītu datus katram TPU kodolam [1].
2. Modeļa replikācija: modelis tiek atkārtots katrā TPU kodolā, ļaujot veikt paralēlu aprēķinu. Šo replikāciju apstrādā Pytorch DDP stratēģija, kas nodrošina, ka katrs kodols apstrādā daļu datu [1].
3. Gradienta komunikācija: Pēc vietējo gradientu aprēķināšanas katrā kodolā Pytorch Lightning izmanto XLA bibliotēku, lai sinhronizētu šos slīpumus visos kodolos. Tas tiek panākts ar Allreduce operāciju, kas apkopo gradientus no visiem serdeņiem un vienmērīgi atjaunina modeļa parametrus visās replikās [2].
4. Sinhronie atjauninājumi: optimizer_step (optimizators) `funkcija Pytorch / XLA tiek izmantota, lai aprēķinātu gradientus un ierosinātu sinhronus atjauninājumus. Tas nodrošina, ka visas modeļa replikas sākas no viena un tā paša stāvokļa katrā apmācības iterācijā, saglabājot konsekvenci visā sadalītajā vidē [2].
Kopumā Pytorch Lightning vienkāršo TPU apmācības modeļu procesu, automatizējot datu un slīpumu sadalījumu, ļaujot lietotājiem koncentrēties uz modeļa izstrādi, neuztraucoties par pamatā esošo izplatīto apmācības sarežģītību.
Atsauces:[1.]
[2] https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/scaling-deep-learning-workloads-pytorch-xla-and-cloud-tpu-vm
[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-Lighting-1-4-8cd20482aee9
[8] https://github.com/lightning-ai/lightning/issues/18089
[9] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.3.8/advanced/advanced_gpu.html