Kako PyTorch Lightning obravnava komunikacijo z gradientom na TPU

1. Distribuirani trening: razred "Trainer" Pytorch Lightning upravlja s postopkom usposabljanja, vključno z distribuiranim treningom po jedrih TPU. Uporablja "distributedDatasampler" za ustrezno distribucijo podatkov v vsako jedro TPU [1].

2. Podvajanje modela: Model se ponovi v vsakem jedru TPU, kar omogoča vzporedno računanje. To podvajanje obravnava Pytorchova strategija DDP, ki zagotavlja, da vsaka jedra obdeluje del podatkov [1].

3. Gradientna komunikacija: Po izračunu lokalnih gradientov na vsakem jedru Pytorch Lightning uporablja knjižnico XLA za sinhronizacijo teh gradientov po jedrih. To dosežemo z operacijo AllEduce, ki združuje gradiente iz vseh jeder in enotno posodablja parametre modela v vseh replikah [2].

4. Sinhrone posodobitve: funkcija `Optimizer_step (Optimizer)` v Pytorchu / XLA se uporablja za izračun gradientov in sproži sinhrone posodobitve. To zagotavlja, da se vse replike modela začnejo iz istega stanja v vsaki iteraciji usposabljanja in ohranjajo doslednost v porazdeljenem okolju [2].

Na splošno Pytorch Lightning poenostavlja proces vadbenih modelov na TPUS z avtomatizacijo porazdelitve podatkov in gradientov, kar uporabnikom omogoča, da se osredotočijo na razvoj modela, ne da bi skrbeli zaradi osnovnih zapletenosti distribuiranega usposabljanja.