Các vấn đề phổ biến là gì khi chạy pytorch/xLA trong thùng chứa docker

1. Khả năng tương thích của container Docker: Người dùng thường gặp khó khăn khi cố gắng chạy Pytorch/XLA trong các container Docker trên VMS TPU. Ngay cả với các môi trường được xây dựng sẵn, các lỗi có thể xảy ra khi bắt đầu các thùng chứa XLA, đặc biệt là với một số hình ảnh docker nhất định như `nightly_3.7nightly_3.7_20220624` hoặc` R1.12_3.7_TPUVM_20220614` [1] [3].

2. Thiếu cấu hình XLA: Một lỗi phổ biến là "Cấu hình XLA bị thiếu" khi chạy PyTorch/XLA. Điều này có thể được giải quyết bằng cách đặt biến môi trường `xrt_tpu_config` đúng cách và đảm bảo rằng thể hiện TPU được bắt đầu với các phạm vi chính xác [4].

3 Các quy định thường xuyên có thể làm chậm đào tạo và một số hoạt động nhất định có thể yêu cầu chuyển dữ liệu sang CPU để đánh giá [2].

4. Khả năng tương thích GPU và CUDA: Khi sử dụng Pytorch/XLA với GPU, các vấn đề phát sinh do Pytorch và Pytorch/XLA không thể sử dụng CUDA đồng thời. Điều này yêu cầu cài đặt `user_cuda = 0` và sử dụng các cấu hình cụ thể để tăng tốc GPU với XLA [5] [7].

5. Tầm nhìn của các thiết bị: Trong các thùng chứa Docker, các thiết bị GPU có thể không hiển thị trừ khi container được khởi động lại sau khi cài đặt bộ công cụ container NVIDIA [7]. Tương tự, các thiết bị TPU yêu cầu thiết lập và cấu hình thích hợp để được nhận dạng trong container.