Docker 컨테이너에서 Pytorch/XLA를 실행할 때 일반적인 문제는 무엇입니까?

1. Docker Container 호환성 : 사용자는 TPU VM의 Docker 컨테이너 내에서 Pytorch/XLA를 실행하려고 할 때 종종 어려움을 겪습니다. 미리 건축 된 환경에서도 XLA 컨테이너, 특히 'nightly_3.7nightly_3.7_20220624` 또는`r1.12_3.7_tpuvm_20220614'[1] [3]와 같은 특정 Docker 이미지에서는 오류가 발생할 수 있습니다.

2. XLA 구성 누락 : 일반적인 오류는 Pytorch/XLA를 실행할 때 "누락 된 XLA 구성"입니다. 이는`XRT_TPU_CONFIG` 환경을 올바르게 설정하고 TPU 인스턴스가 올바른 범위로 시작되도록하여 해결할 수 있습니다 [4].

3. 성능 문제 : Pytorch/XLA는 동적 텐서 모양과 같은 요소와 기본 XLA 번역이없는 작업으로 인해 성능 저하로 어려움을 겪을 수 있습니다. 빈번한 재 컴파일은 훈련 속도를 늦출 수 있으며, 특정 작업은 평가를 위해 CPU로 데이터를 전송해야 할 수도 있습니다 [2].

4. GPU 및 CUDA 호환성 : GPU와 함께 Pytorch/XLA를 사용할 때는 Pytorch와 Pytorch/XLA가 CUDA를 동시에 사용할 수 없기 때문에 문제가 발생합니다. 이를 위해서는`use_cuda = 0`를 설정하고 XLA를 사용한 GPU 가속도에 특정 구성을 사용해야합니다 [5] [7].

5. 장치의 가시성 : Docker 컨테이너에서 NVIDIA 컨테이너 툴킷을 설치 한 후 컨테이너가 다시 시작되지 않으면 GPU 장치가 표시되지 않을 수 있습니다 [7]. 마찬가지로 TPU 장치는 컨테이너 내에서 인식하려면 적절한 설정 및 구성이 필요합니다.