Pytorch Lightning tegeleb TPU -de gradiendiga suhtlemisega, võimendades Pytorchi DiducutedDataParallel (DDP) strateegiat, mis on integreeritud XLA teegiga TPU -de optimeeritud jõudluseks. Siit saate teada, kuidas see töötab:
1. hajutatud koolitus: Pytorch Lightning 'treener' klass juhib koolitusprotsessi, sealhulgas hajutatud koolitust TPU südamike vahel. See kasutab andmete sobivaks levitamiseks iga TPU südamikku [1].
2. mudeli replikatsioon: mudelit korratakse iga TPU südamiku vahel, võimaldades paralleelset arvutamist. Seda replikatsiooni haldab Pytorchi DDP strateegia, mis tagab, et iga tuum töötleb osa andmetest [1].
3. Gradient kommunikatsioon: Pärast iga südamiku kohalike gradientide arvutamist kasutab Pytorch Lightning XLA teeki nende gradientide sünkroonimiseks tuumade vahel. See saavutatakse AllReduce'i operatsiooni abil, mis koondab kõigi südamike gradiendid ja värskendab mudeli parameetreid ühtlaselt kõigis koopiates [2].
4. Sünkroonsed värskendused: gradientide arvutamiseks ja sünkroonsete värskenduste arvutamiseks kasutatakse Pytorch / XLA funktsiooni optimizer_step (optimizer) `funktsiooni. See tagab, et kõik mudeli koopiad algavad samast olekust igas treeningu iteratsioonis, säilitades järjepidevuse kogu hajutatud keskkonnas [2].
Üldiselt lihtsustab Pytorch Lightning TPU -de treenimismudelite protsessi, automatiseerides andmete ja gradientide jaotust, võimaldades kasutajatel keskenduda mudeli arendamisele, muretsemata hajutatud treening keerukuse pärast.
Tsitaadid:]
]
[3] https://www.youtube.com/watch?v=ebzcivdr21o
[4] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.1.8/multi_gpu.html
]
]
]
[8] https://github.com/lightning-ai/lightning/issues/18089
]