Які поширені проблеми при запуску Pytorch/XLA в контейнері Docker

1. Сумісність контейнерів Docker: Користувачі часто стикаються з труднощами, намагаючись запустити Pytorch/XLA в контейнерах Docker на TPU VM. Навіть із попередньо вбудованими середовищами можуть виникати помилки при запуску контейнерів XLA, особливо з певними зображеннями Docker, такими як `Nightly_3.7 Nightly_3.7_20220624` або` r1.12_3.7_tpuvm_20220614` [1] [3].

2. Відсутня конфігурація XLA: загальною помилкою є "відсутня конфігурація XLA" при запуску Pytorch/XLA. Це можна вирішити, встановивши змінну `xrt_tpu_config`` та гарантуючи, що екземпляр TPU запускається з правильних областей [4].

3. Проблеми з продуктивністю: Pytorch/XLA може страждати від деградації продуктивності через такі фактори, як динамічні форми та операції, які не мають рідних перекладів XLA. Часті відновлення можуть уповільнити навчання, і певні операції можуть вимагати передачі даних у процесор для оцінки [2].

4. Сумісність GPU та CUDA: При використанні Pytorch/XLA з GPU виникають проблеми, оскільки Pytorch та Pytorch/XLA не можуть одночасно використовувати CUDA. Це вимагає налаштування `use_cuda = 0` та використання конкретних конфігурацій для прискорення GPU з XLA [5] [7].

5. Видимість пристроїв: У контейнерах Docker пристрої GPU можуть бути не видно, якщо контейнер не буде перезапущений після встановлення інструментарію контейнера Nvidia [7]. Аналогічно, пристрої TPU вимагають розпізнавання належної налаштування та конфігурації в контейнері.