Katere so pogoste težave pri vodenju Pytorcha/XLA v posodi za Docker

1. Združljivost zabojnikov Docker: Uporabniki se pogosto srečujejo s težavami, ko poskušajo zagnati Pytorch/XLA znotraj zabojnikov Docker na TPU VM -jih. Tudi pri vnaprej zgrajenih okoljih se lahko pojavijo napake, ko zagon XLA zabojnikov, zlasti pri določenih slikah Dockerja, kot je `Nightly_3.7nightly_3.7_20220624` ali` r1.12_3.7_tpuvm_20220614` [1].

2. Manjkajoča konfiguracija XLA: Skupna napaka je "manjkajoča konfiguracija XLA" pri zagonu Pytorch/XLA. To je mogoče rešiti tako, da pravilno nastavite spremenljivko okolja `xrt_tpu_config` in zagotovite, da se primer TPU začne s pravilnimi merili [4].

3. Vprašanja uspešnosti: Pytorch/XLA lahko trpi zaradi degradacije zmogljivosti zaradi dejavnikov, kot so dinamične oblike tenzorja in operacije, ki nimajo domačih prevodov XLA. Pogosta ponovna preboleva lahko upočasni usposabljanje, nekatere operacije pa lahko zahtevajo prenos podatkov na CPU za oceno [2].

4. Združljivost GPU in CUDA: Pri uporabi Pytorcha/XLA z GPU -ji se pojavijo težave, ker Pytorch in Pytorch/XLA ne moreta hkrati uporabljati CUDA. To zahteva nastavitev `Use_Cuda = 0` in uporaba specifičnih konfiguracij za pospeševanje GPU z XLA [5] [7].

5. Vidnost naprav: V zabojnikih Dockerja naprave GPU ne smejo biti vidne, razen če se posoda znova zažene po namestitvi orodja za vsebnik Nvidia [7]. Podobno naprave TPU zahtevajo pravilno nastavitev in konfiguracijo, ki jo je treba prepoznati znotraj vsebnika.