Jaké jsou běžné problémy při spuštění Pytorch/XLA v kontejneru Docker

1. Kompatibilita kontejneru Docker: Uživatelé se často setkávají s obtížemi při pokusu o spuštění Pytorch/XLA v kontejnerech Docker na TPU VMS. I s předběžnými prostředími se mohou vyskytnout chyby při spuštění kontejnerů XLA, zejména u některých obrázků Docker, jako je `Nightly_3.7.73.7_20220624` nebo` R1.12_3.7_tpuvm_20220614` [1] [3].

2. Chybí konfigurace XLA: Běžnou chybou je „chybějící konfigurace XLA“ ​​při spuštění Pytorch/XLA. To lze vyřešit nastavením proměnné prostředí XRT_TPU_CONFIG` správně a zajištěním, že instance TPU bude spuštěna správnými rozsahy [4].

3. Problémy s výkonem: Pytorch/XLA může trpět degradací výkonu v důsledku faktorů, jako jsou dynamické tvary tenzoru a operace, které nemají nativní překlady XLA. Časté rekonstrukce mohou zpomalit školení a některé operace mohou vyžadovat přenos dat do CPU pro vyhodnocení [2].

4. GPU a CUDA kompatibilita: Při použití Pytorch/XLA s GPU se objevují problémy, protože Pytorch a Pytorch/XLA nemohou CUDA používat současně. To vyžaduje nastavení `use_cuda = 0` a použití specifických konfigurací pro zrychlení GPU s XLA [5] [7].

5. Viditelnost zařízení: V kontejnerech Docker nemusí být zařízení GPU viditelná, pokud se kontejner po instalaci nástrojů nákladů NVIDIA kontejner restartuje [7]. Podobně zařízení TPU vyžadují, aby bylo v kontejneru rozpoznáno správné nastavení a konfiguraci.