Jakie są powszechne problemy podczas uruchamiania Pytorch/XLA w pojemniku Docker

1. Kompatybilność kontenera Docker: Użytkownicy często napotykają trudności podczas próby uruchomienia Pytorch/XLA w kontenerach Docker na maszynach wirtualnych TPU. Nawet w przypadku środowisk wstępnych błędy mogą wystąpić podczas uruchamiania pojemników XLA, szczególnie w niektórych obrazach Docker, takich jak `Nightly_3.7 Nightly_3.7_20220624` lub` R1.12_3.7_TPUVM_20220614` [1] [3].

2. Brakuje konfiguracji XLA: Wspólnym błędem jest „brakuje konfiguracji XLA” podczas uruchamiania Pytorch/XLA. Można to rozwiązać poprzez prawidłowe ustawienie zmiennej środowiskowej `xrt_tpu_config` i upewniając się, że instancja TPU zostanie uruchomiona od prawidłowych zakresów [4].

3. Problemy z wydajnością: Pytorch/XLA może cierpieć z powodu degradacji wydajności ze względu na czynniki takie jak dynamiczne kształty tensorowe i operacje, które nie mają natywnych tłumaczeń XLA. Częste rekompilacja mogą spowolnić szkolenie, a niektóre operacje mogą wymagać przeniesienia danych do CPU w celu oceny [2].

4. Kompatybilność GPU i CUDA: Podczas korzystania z Pytorch/XLA z GPUS pojawiają się problemy, ponieważ Pytorch i Pytorch/XLA nie mogą używać jednocześnie CUDA. Wymaga to ustawienia `Use_CUDA = 0` i użycia określonych konfiguracji do przyspieszenia GPU z XLA [5] [7].

5. Widoczność urządzeń: W pojemnikach Docker urządzenia GPU mogą nie być widoczne, chyba że kontener zostanie ponownie uruchomiony po zainstalowaniu zestawu narzędzi NVIDIA Container [7]. Podobnie urządzenia TPU wymagają prawidłowej konfiguracji i konfiguracji, które należy rozpoznać w pojemniku.