Kādas ir kopīgas problēmas, vadot Pytorch/XLA Docker konteinerā

1. Docker konteineru savietojamība: Lietotāji bieži saskaras ar grūtībām, mēģinot palaist Pytorch/XLA Docker konteineros TPU VM. Pat ar iepriekšējo vidi, sākot XLA konteinerus, var rasties kļūdas, it īpaši ar noteiktiem Docker attēliem, piemēram, `Nightly_3.7nightly_3.7_20220624` vai` r1.12_3.7_tpuvm_20220614` [1] [3].

2. Trūkst XLA konfigurācijas: Parastā kļūda ir “trūkstoša XLA konfigurācija”, palaižot pytorch/XLA. To var atrisināt, pareizi iestatot “XRT_TPU_CONFIG” vides mainīgo un nodrošinot, ka TPU instance tiek sākta ar pareizām jomām [4].

3. Veiktspējas problēmas: Pytorch/XLA var ciest no veiktspējas sadalīšanās tādu faktoru kā dinamiskās tenzora formas un operāciju dēļ, kuriem nav vietējo XLA tulkojumu. Biežas kompilācijas var palēnināt apmācību, un noteiktām operācijām var būt nepieciešama datu pārsūtīšana uz CPU novērtēšanai [2].

4. GPU un CUDA savietojamība: Izmantojot pytorch/XLA ar GPU, rodas problēmas, jo Pytorch un Pytorch/XLA nevar gan vienlaikus izmantot CUDA. Tam ir nepieciešams iestatīt `use_cuda = 0` un izmantot īpašas konfigurācijas GPU paātrinājumam ar XLA [5] [7].

5. Ierīces redzamība: Docker konteineros GPU ierīces var nebūt redzamas, ja vien konteiners netiek restartēts pēc NVIDIA konteinera instrumentu komplekta uzstādīšanas [7]. Tāpat TPU ierīcēm ir nepieciešama pareiza iestatīšana un konfigurācija, lai tās atpazītu konteinerā.