Làm thế nào để Pytorch Lightning xử lý giao tiếp gradient trên tpus

1. Đào tạo phân tán: Lớp học của Pytorch Lightning, quản lý quá trình đào tạo, bao gồm đào tạo phân tán trên các lõi TPU. Nó sử dụng `DistributionDatasampler` để phân phối dữ liệu một cách thích hợp cho từng lõi TPU [1].

2. Sao chép mô hình: Mô hình được nhân rộng trên mỗi lõi TPU, cho phép tính toán song song. Sự sao chép này được xử lý bởi chiến lược DDP của Pytorch, đảm bảo rằng mỗi lõi xử lý một phần dữ liệu [1].

3. Giao tiếp gradient: Sau khi tính toán độ dốc cục bộ trên mỗi lõi, Pytorch Lightning sử dụng thư viện XLA để đồng bộ hóa các độ dốc này trên các lõi. Điều này đạt được thông qua một hoạt động Allreduce, tổng hợp các độ dốc từ tất cả các lõi và cập nhật các tham số mô hình thống nhất trên tất cả các bản sao [2].

4. Các bản cập nhật đồng bộ: Hàm `Optimitizer_Step (Tối ưu)` trong PyTorch / XLA được sử dụng để tính toán độ dốc và bắt đầu các bản cập nhật đồng bộ. Điều này đảm bảo rằng tất cả các bản sao mô hình bắt đầu từ cùng một trạng thái trong mỗi lần lặp lại đào tạo, duy trì tính nhất quán trong môi trường phân tán [2].

Nhìn chung, Pytorch Lightning đơn giản hóa quá trình đào tạo các mô hình trên TPU bằng cách tự động hóa việc phân phối dữ liệu và độ dốc, cho phép người dùng tập trung vào phát triển mô hình mà không phải lo lắng về sự phức tạp đào tạo phân tán cơ bản.