Pytorch/XLA käitamine Dockeri konteineris võib esitada mitmeid väljakutseid. Siin on mõned levinumad probleemid:
1. Dockeri konteineri ühilduvus: TPU VMS -i doki konteinerites pytorch/XLA käitamisel satuvad kasutajad sageli raskusi. Isegi eelnevalt sisseehitatud keskkondade korral võivad XLA konteinerite alustamisel ilmneda vead, eriti teatud dokkerite piltidega, näiteks Öösel_3.7nighty_3.7_20220624` või `r1.12_3.7_tpuvm_20220614` [1] [3].
2. Puudub XLA konfiguratsioon: tavaline tõrge on Pytorch/XLA käitamisel "puuduv XLA konfiguratsioon". Selle saab lahendada, määrates keskkonnamuutuja `xrt_tpu_config` korralikult ja tagades, et TPU eksemplari alustatakse õigete ulatustega [4].
3. jõudlusprobleemid: Pytorch/XLA võib tulemuslikkuse halvenemise all kannatada selliste tegurite tõttu nagu dünaamilised tensor -kujud ja toimingud, millel pole looduslikke XLA tõlkeid. Sagedased uuesti kompilatsioonid võivad treeninguid aeglustada ja teatud toimingud võivad nõuda andmete hindamiseks CPU -le ülekandmist [2].
4. GPU ja CUDA ühilduvus: kui kasutate Pytorch/XLA GPU -dega, tekivad probleemid, kuna Pytorch ja Pytorch/XLA ei saa mõlemad CUDA -d samaaegselt kasutada. Selleks on vaja määrata `use_cuda = 0` ja konkreetsete konfiguratsioonide kasutamist GPU kiirendamiseks XLA -ga [5] [7].
5. Seadmete nähtavus: Dockeri konteinerites ei pruugi GPU -seadmed olla nähtavad, kui pärast NVIDIA konteineri tööriistakomplekti installimist taaskäivitatakse, kui konteiner taaskäivitatakse [7]. Sarnaselt nõuavad TPU -seadmed konteineris tuvastamist korralikku seadistamist ja konfiguratsiooni.
Tsitaadid:[1] https://github.com/pytorch/xla/issues/3665
[2] https://pytorch.org/xla/release/r2.5/debug.html
[3] https://github.com/pytorch/xla/issues/3132
]
]
[6] https://pytorch.org/xla/release/2.2/index.html
[7] https://pytorch.org/xla/master/gpu.html
]