Care sunt problemele comune atunci când rulați Pytorch/XLA într -un container Docker

1. Compatibilitatea containerului Docker: Utilizatorii întâmpină adesea dificultăți atunci când încearcă să ruleze Pytorch/XLA în containerele Docker pe TPU VMS. Chiar și cu medii pre -construite, pot apărea erori la pornirea containerelor XLA, în special cu anumite imagini Docker precum `Nightly_3.7nightly_3.7_20220624` sau` R1.12_3.7_TPUVM_20220614` [1] [3].

2. Lipsește configurația XLA: O eroare comună este „configurația XLA lipsă” atunci când rulează Pytorch/XLA. Acest lucru poate fi rezolvat prin setarea variabilei de mediu `XRT_TPU_CONFIG` în mod corespunzător și asigurarea faptului că instanța TPU este începută cu scopurile corecte [4].

3. Probleme de performanță: Pytorch/XLA poate suferi de degradarea performanței din cauza unor factori precum forme dinamice de tensiune și operații care nu au traduceri Native XLA. Recompilările frecvente pot încetini antrenamentul, iar anumite operații pot necesita transferul de date către CPU pentru evaluare [2].

4. Compatibilitatea GPU și CUDA: Când se utilizează Pytorch/XLA cu GPU, apar probleme, deoarece Pytorch și Pytorch/XLA nu pot utiliza atât CUDA simultan. Aceasta necesită setarea `use_cuda = 0` și utilizarea configurațiilor specifice pentru accelerarea GPU cu XLA [5] [7].

5. Vizibilitatea dispozitivelor: În containerele Docker, dispozitivele GPU nu pot fi vizibile decât dacă containerul este repornit după instalarea setului de instrumente al containerului NVIDIA [7]. În mod similar, dispozitivele TPU necesită o configurare și configurație corespunzătoare pentru a fi recunoscute în container.