Apa masalah umum saat menjalankan Pytorch/XLA dalam wadah Docker

1. Kompatibilitas Kontainer Docker: Pengguna sering mengalami kesulitan ketika mencoba menjalankan Pytorch/XLA di dalam wadah Docker pada TPU VMS. Bahkan dengan lingkungan prebuilt, kesalahan dapat terjadi ketika memulai wadah XLA, terutama dengan gambar Docker tertentu seperti `Nightly_3.7nightly_3.7_20220624` atau` R1.12_3.7_TPUVM_20220614` [1] [3].

2. Konfigurasi XLA yang hilang: Kesalahan umum adalah "konfigurasi XLA yang hilang" saat menjalankan Pytorch/XLA. Ini dapat diselesaikan dengan mengatur variabel lingkungan `xrt_tpu_config` dengan benar dan memastikan bahwa instance TPU dimulai dengan lingkup yang benar [4].

3. Masalah Kinerja: Pytorch/XLA dapat menderita degradasi kinerja karena faktor -faktor seperti bentuk tensor dinamis dan operasi yang tidak memiliki terjemahan XLA asli. Rekompilasi yang sering dapat memperlambat pelatihan, dan operasi tertentu mungkin memerlukan transfer data ke CPU untuk evaluasi [2].

4. Kompatibilitas GPU dan CUDA: Saat menggunakan Pytorch/XLA dengan GPU, masalah muncul karena Pytorch dan Pytorch/XLA tidak dapat menggunakan CUDA secara bersamaan. Ini membutuhkan pengaturan `use_cuda = 0` dan menggunakan konfigurasi spesifik untuk akselerasi GPU dengan XLA [5] [7].

5. Visibilitas Perangkat: Dalam wadah Docker, perangkat GPU mungkin tidak terlihat kecuali jika wadah dimulai kembali setelah memasang toolkit wadah NVIDIA [7]. Demikian pula, perangkat TPU memerlukan pengaturan dan konfigurasi yang tepat untuk dikenali dalam wadah.