Mitkä ovat yleiset ongelmat pytorch/xla: n ajamisessa Docker -säilössä

1. Docker Container -yhteensopivuus: Käyttäjät kohtaavat usein vaikeuksia yrittäessään käyttää Pytorch/XLA: ta Docker -säilöissä TPU VMS: ssä. Jopa esivalmistettujen ympäristöjen kanssa, virheitä voi tapahtua XLA -säilöjen aloittaessa, etenkin tietyillä Docker -kuvilla, kuten `öinen_3.7 yön_3.7_20220624` tai` r1.12_3.7_tpuvm_20220614` [1] [3].

2. Tämä voidaan ratkaista asettamalla `xrt_tpu_config` -ympäristömuuttuja oikein ja varmistamalla, että TPU -ilmentymä käynnistetään oikeilla laajuuksilla [4].

3. Suorituskykyongelmat: Pytorch/XLA voi kärsiä suorituskyvyn heikkenemisestä tekijöiden, kuten dynaamisten tensorimuotojen ja operaatioiden vuoksi, joilla ei ole alkuperäisiä XLA -käännöksiä. Usein toistuvat korvaukset voivat hidastaa koulutusta, ja tietyt toiminnot voivat edellyttää tietojen siirtämistä prosessoriin arviointia varten [2].

4 Tämä vaatii `Use_Cuda = 0` -asetuksen asettamista ja GPU -kiihtyvyyden tiettyjen kokoonpanojen käyttämistä XLA: n kanssa [5] [7].

5. Laitteiden näkyvyys: Docker -säiliöissä GPU -laitteet eivät välttämättä ole näkyvissä, ellei säiliö käynnistetä uudelleen Nvidia -säiliön työkalupakin asentamisen jälkeen [7]. Samoin TPU -laitteet vaativat asianmukaisen asennuksen ja konfiguraation tunnistamisen säilössä.