Pytorch Lightning จัดการการสื่อสารการไล่ระดับสีบน TPUs โดยใช้ประโยชน์จากกลยุทธ์ DistributedDataparallel (DDP) ของ Pytorch ซึ่งรวมเข้ากับไลบรารี XLA เพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุดใน TPU นี่คือวิธีการทำงาน:
1. การฝึกอบรมแบบกระจาย: ชั้นเรียนของ Pytorch Lightning จัดการกระบวนการฝึกอบรมรวมถึงการฝึกอบรมแบบกระจายข้ามแกน TPU มันใช้ `distributedDatasampler` เพื่อแจกจ่ายข้อมูลอย่างเหมาะสมกับแต่ละแกน TPU [1]
2. การจำลองแบบของโมเดล: โมเดลจะถูกจำลองแบบในแต่ละแกน TPU เพื่อให้สามารถคำนวณได้แบบขนาน การจำลองแบบนี้ได้รับการจัดการโดยกลยุทธ์ DDP ของ Pytorch ซึ่งทำให้มั่นใจได้ว่าแต่ละหลักจะประมวลผลส่วนหนึ่งของข้อมูล [1]
3. การสื่อสารการไล่ระดับสี: หลังจากคำนวณการไล่ระดับสีในแต่ละแกน Pytorch Lightning ใช้ไลบรารี XLA เพื่อซิงโครไนซ์การไล่ระดับสีเหล่านี้ข้ามแกน นี่คือความสำเร็จผ่านการดำเนินการ allreduce ซึ่งรวมการไล่ระดับสีจากคอร์ทั้งหมดและอัปเดตพารามิเตอร์โมเดลอย่างสม่ำเสมอในแบบจำลองทั้งหมด [2]
4. การอัปเดตแบบซิงโครนัส: ฟังก์ชั่น `optimizer_step (optimizer)` ฟังก์ชั่นใน pytorch / xla ใช้ในการคำนวณการไล่ระดับสีและเริ่มการอัปเดตแบบซิงโครนัส สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองโมเดลทั้งหมดเริ่มต้นจากสถานะเดียวกันในการทำซ้ำทุกการฝึกอบรมการรักษาความสอดคล้องในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย [2]
โดยรวมแล้ว Pytorch Lightning ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการฝึกอบรมเกี่ยวกับ TPUs โดยการกระจายข้อมูลและการไล่ระดับสีโดยอัตโนมัติทำให้ผู้ใช้สามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแบบจำลองโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความซับซ้อนในการฝึกอบรมแบบกระจาย
การอ้างอิง:[1] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/train-ml-models-with-pytorch-lightning-on-tpus
[2] https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/scaling-deep-learning-workloads-pytorch-xla-and-cloud-tpu-vm
[3] https://www.youtube.com/watch?v=ebzcivdr21o
[4] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.1.8/multi_gpu.html
[5] https://lightning.ai/docs/pytorch/lts/api/pytorch_lightning.core.lightningmodule.html
[6] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.5.10/advanced/multi_gpu.html
[7] https://devblog.pytorchlightning.ai/announcing-lightning-1-4-8cd20482aee9
[8] https://github.com/lightning-ai/lightning/issues/18089
[9] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.3.8/advanced/advanced_gpu.html