Aké sú bežné problémy pri spustení Pytorch/XLA v kontajneri Docker

1. Kompatibilita kontajnerov Docker: Používatelia sa často stretávajú s ťažkosťami, keď sa snažia spustiť Pytorch/XLA v kontajneroch Docker na VM TPU. Dokonca aj pri vopred budovaných prostrediach sa môžu vyskytnúť chyby pri spustení kontajnerov XLA, najmä s určitými obrázkami Docker, ako je `nightly_3.7nightly_3.7_20220624` alebo` r1.12_3.7_tpuvm_20220614` [3].

2. Chýbajúca konfigurácia XLA: Bežná chyba je „chýbajúca konfigurácia XLA“ ​​pri spustení Pytorch/XLA. Toto je možné vyriešiť nastavením premennej prostredia `xrt_tpu_config` správne a zabezpečením, aby sa inštancia TPU spustila správnymi rozsahmi [4].

3. Problémy s výkonom: Pytorch/XLA môže trpieť degradáciou výkonu v dôsledku faktorov, ako sú dynamické tvary a operácie tenzorov, ktoré nemajú natívne preklady XLA. Časté rekompilácie môžu spomaliť školenie a určité operácie môžu vyžadovať prenos údajov do CPU na vyhodnotenie [2].

4. Kompatibilita GPU a CUDA: Pri používaní Pytorch/XLA s GPU sa vyskytujú problémy, pretože Pytorch a Pytorch/XLA nemôžu používať CUDA súčasne. Vyžaduje si to nastavenie `use_cuda = 0` a použitie špecifických konfigurácií na zrýchlenie GPU s XLA [5] [7].

5. Viditeľnosť zariadení: V kontajneroch Docker nemusia byť zariadenia GPU viditeľné, pokiaľ sa kontajner po inštalácii nástrojov NVIDIA Container Toolkit nezačne reštartovať [7]. Podobne zariadenia TPU vyžadujú správne nastavenie a konfiguráciu, ktoré sa majú rozpoznať v kontajneri.