Як Pytorch Lightning обробляє градієнтне спілкування на TPUS

1. Розподілене навчання: Клас "Тренер" Піторч Блискавка "керує навчальним процесом, включаючи розподілену підготовку через ядра ТПУ. Він використовує `Розподілддатасамплер" для належного розподілу даних до кожного ядра ТПУ [1].

2. Реплікація моделі: Модель повторюється по кожному ядрі ТПУ, що дозволяє паралельно обчислити. Цю реплікацію обробляється стратегією DDP Pytorch, яка гарантує, що кожне ядро ​​обробляє частину даних [1].

3. Градієнтна комунікація: Після обчислення локальних градієнтів на кожному ядрі Pytorch Lightning використовує бібліотеку XLA для синхронізації цих градієнтів по ядер. Це досягається за допомогою операції Allreduce, яка агрегує градієнти з усіх ядер та оновлює параметри моделі рівномірно для всіх реплік [2].

4. Синхронні оновлення: Функція `Optimizer_Step (оптимізатор)` Функція в Pytorch / XLA використовується для обчислення градієнтів та ініціювання синхронних оновлень. Це гарантує, що всі репліки моделі починаються з одного стану в кожній навчальній ітерації, підтримуючи послідовність у розподіленому середовищі [2].

Загалом, Pytorch Lightning спрощує процес навчальних моделей на TPU, автоматизуючи розподіл даних та градієнтів, що дозволяє користувачам зосереджуватися на розробці моделі, не турбуючись про основні розподілені навчальні складності.