ما هي المشكلات الشائعة عند تشغيل Pytorch/XLA في حاوية Docker

1. حتى مع البيئات المسبقة ، قد تحدث الأخطاء عند بدء تشغيل حاويات XLA ، خاصة مع بعض صور Docker مثل "Nightly_3.7ightly_3.7_20220624` أو` r1.12_3.7_tpuvm_20220614` [1] [3].

2. تكوين XLA المفقود: خطأ شائع هو "تكوين XLA المفقود" عند تشغيل Pytorch/XLA. يمكن حل ذلك عن طريق تعيين متغير بيئة "XRT_TPU_CONFIG` بشكل صحيح والتأكد من بدء مثيل TPU مع النطاقات الصحيحة [4].

3. مشكلات الأداء: يمكن أن يعاني Pytorch/XLA من تدهور الأداء بسبب عوامل مثل أشكال الموتر الديناميكي والعمليات التي لا تحتوي على ترجمات XLA الأصلية. يمكن أن تؤدي عمليات إعادة التجميع المتكررة إلى إبطاء التدريب ، وقد تتطلب بعض العمليات نقل البيانات إلى وحدة المعالجة المركزية للتقييم [2].

4. GPU و CUDA التوافق: عند استخدام Pytorch/XLA مع وحدات معالجة الرسومات ، تنشأ المشكلات لأن Pytorch و Pytorch/XLA لا يمكن أن يستخدم كلاهما CUDA في وقت واحد. يتطلب ذلك إعداد `use_cuda = 0` واستخدام تكوينات محددة لتسارع GPU مع XLA [5] [7].

5. رؤية الأجهزة: في حاويات Docker ، قد لا تكون أجهزة GPU مرئية ما لم تتم إعادة تشغيل الحاوية بعد تثبيت مجموعة أدوات حاوية NVIDIA [7]. وبالمثل ، تتطلب أجهزة TPU الإعداد والتكوين المناسبين داخل الحاوية.