Hogyan kezeli a Pytorch villám a gradiens kommunikációt a TPU -n?

1. elosztott képzés: A Pytorch Lightning „Trainer” osztálya kezeli a képzési folyamatot, ideértve a TPU magokban történő elosztott képzést is. A „DistributedDataSampler” -et használja az adatok megfelelő elosztására az egyes TPU -magokhoz [1].

2. Modell replikáció: A modell megismétlődik az egyes TPU -magokon, lehetővé téve a párhuzamos számításokat. Ezt a replikációt a Pytorch DDP stratégiája kezeli, amely biztosítja, hogy az egyes magok feldolgozzák az adatok egy részét [1].

3. gradiens kommunikáció: Az egyes magokon lévő helyi gradiensek kiszámítása után a Pytorch Lightning az XLA könyvtárat használja ezeknek a gradienseknek a szinkronizálására a magokban. Ezt egy Allreduce művelet útján érik el, amely az összes magból összevonja a gradienseket, és a modell paramétereit egyenletesen frissíti az összes replikán [2].

4. Szinkron frissítések: Az `Optimizer_Step (Optimizer)` funkció a PyTorch / XLA -ban a gradiensek kiszámításához és a szinkron frissítések kezdeményezéséhez használható. Ez biztosítja, hogy az összes modell replikáció ugyanabból az állapotból induljon minden képzési iterációban, fenntartva a konzisztenciát az elosztott környezetben [2].

Összességében a Pytorch Lightning egyszerűsíti a TPU -k képzési modelljeinek folyamatát az adatok és a gradiensek eloszlásának automatizálásával, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy a modellfejlesztésre összpontosítsanak anélkül, hogy aggódnának az alapul szolgáló elosztott képzési komplexitások miatt.