Каковы общие проблемы при запуске Pytorch/XLA в контейнере Docker

1. Совместимость с контейнером Docker: пользователи часто сталкиваются с трудностями при попытке запустить Pytorch/XLA в контейнерах Docker на виртуальных машинах TPU. Даже с предварительно связанными средами могут возникнуть ошибки при запуске контейнеров XLA, особенно с определенными изображениями Docker, такими как `Nightly_3.7nightly_3.7_20220624` или` r1.12_3.7_tpuvm_20220614` [1] [3].

2. Отсутствует конфигурация XLA: общей ошибкой является «отсутствующая конфигурация XLA» при запуске Pytorch/XLA. Это может быть разрешено путем установки переменной среды `xrt_tpu_config` правильно и убедившись, что экземпляр TPU запускается с правильными областями [4].

3. Проблемы производительности: Pytorch/XLA может страдать от деградации производительности из -за таких факторов, как динамические формы тензора и операции, которые не имеют собственных переводов XLA. Частые перекомпиляции могут замедлить обучение, и определенные операции могут потребовать передачи данных в ЦП для оценки [2].

4. Совместимость с GPU и CUDA: при использовании Pytorch/XLA с графическими процессорами возникают проблемы, потому что Pytorch и Pytorch/XLA не могут одновременно использовать CUDA. Это требует настройки `use_cuda = 0` 'и использования конкретных конфигураций для ускорения графического процессора с помощью XLA [5] [7].

5. Видимость устройств: в контейнерах Docker устройства графических процессоров могут быть не видны, если только контейнер не перезапускается после установки инструментария контейнера NVIDIA [7]. Аналогичным образом, устройства TPU требуют надлежащей настройки и конфигурации для распознавания в контейнере.