Quels sont les problèmes communs lors de l'exécution de Pytorch / xla dans un conteneur Docker

1. Compatibilité des conteneurs Docker: les utilisateurs rencontrent souvent des difficultés lorsque vous essayez d'exécuter Pytorch / xla dans des conteneurs Docker sur les machines virtuelles TPU. Même avec des environnements prédéfinis, des erreurs peuvent se produire lors du démarrage des conteneurs XLA, en particulier avec certaines images Docker comme `Nightly_3.7nightly_3.7_20220624` ou` R1.12_3.7_TPUVM_20220614` [1] [3].

2. Configuration XLA manquante: Une erreur commune est la "configuration XLA manquante" lors de l'exécution de Pytorch / XLA. Cela peut être résolu en définissant correctement la variable d'environnement `XRT_TPU_CONFIG` et en s'assurant que l'instance TPU est démarrée avec les lunettes correctes [4].

3. Problèmes de performance: Pytorch / XLA peut souffrir d'une dégradation des performances en raison de facteurs tels que les formes et les opérations des tenseurs dynamiques qui n'ont pas de traductions XLA natives. Les recompilations fréquentes peuvent ralentir la formation et certaines opérations peuvent nécessiter le transfert de données vers le CPU pour l'évaluation [2].

4. Compatibilité GPU et CUDA: Lorsque vous utilisez Pytorch / XLA avec des GPU, des problèmes surviennent parce que Pytorch et Pytorch / XLA ne peuvent pas tous les deux utiliser CUDA simultanément. Cela nécessite de définir `use_cuda = 0` et d'utiliser des configurations spécifiques pour l'accélération GPU avec XLA [5] [7].

5. Visibilité des dispositifs: Dans les conteneurs Docker, les périphériques GPU peuvent ne pas être visibles à moins que le conteneur soit redémarré après l'installation de la boîte à outils NVIDIA Container [7]. De même, les périphériques TPU nécessitent une configuration et une configuration appropriées pour être reconnues dans le conteneur.