Wat zijn de gemeenschappelijke problemen bij het uitvoeren van Pytorch/XLA in een Docker -container

1. Docker -containercompatibiliteit: gebruikers ondervinden vaak problemen bij het uitvoeren van Pytorch/XLA in Docker -containers op TPU VM's. Zelfs met voorgebouwde omgevingen kunnen fouten optreden bij het starten van XLA -containers, vooral met bepaalde Docker -afbeeldingen zoals `Nightly_3.7 Nightly_3.7_20220624` of` R1.12_3.7_TPUVM_20220614` [1] [3].

2. Missing XLA -configuratie: een veel voorkomende fout is de "Missing XLA -configuratie" bij het uitvoeren van Pytorch/XLA. Dit kan worden opgelost door de omgevingsvariabele `xrt_tpu_config` correct in te stellen en ervoor te zorgen dat de TPU -instantie wordt gestart met de juiste scopes [4].

3. Prestatieproblemen: Pytorch/XLA kan last hebben van prestatiedegradatie als gevolg van factoren zoals dynamische tensorvormen en bewerkingen die geen native XLA -vertalingen hebben. Frequente hercompilaties kunnen de training vertragen en bepaalde bewerkingen kunnen nodig zijn om gegevens over te dragen naar de CPU voor evaluatie [2].

4. GPU en CUDA -compatibiliteit: bij het gebruik van Pytorch/XLA met GPU's ontstaan ​​problemen omdat Pytorch en Pytorch/XLA CUDA niet tegelijkertijd kunnen gebruiken. Dit vereist het instellen van `use_cuda = 0` en het gebruik van specifieke configuraties voor GPU -versnelling met XLA [5] [7].

5. Zichtbaarheid van apparaten: in Docker -containers mogen GPU -apparaten niet zichtbaar zijn tenzij de container opnieuw wordt gestart na het installeren van de NVIDIA -containerwerkkit [7]. Evenzo vereisen TPU -apparaten een goede instelling en configuratie die in de container worden herkend.