Melyek a leggyakoribb problémák, ha a Pytorch/XLA -t egy Docker -tartályban futtatják

1. Docker Container kompatibilitása: A felhasználók gyakran nehézségekbe ütköznek, amikor a Pytorch/XLA -t megpróbálják futtatni a Docker konténerekben a TPU VMS -en. Még az előzetesen beépített környezetben is hibák fordulhatnak elő az XLA konténerek indításakor, különösen bizonyos dokkoló képeknél, mint például a `Nightly_3.7.7.7_20220624` vagy a` R1.12_3.7_TPUVM_20220614` [1] [3].

2. Hiányzik az XLA konfigurációja: Általános hiba a "hiányzó XLA konfiguráció" a Pytorch/XLA futtatásához. Ez oldható úgy, hogy az `xrt_tpu_config` környezeti változó megfelelően beállítja, és biztosítva, hogy a TPU -példány a megfelelő hatókörökkel induljon [4].

3. Teljesítményproblémák: A PytorCh/XLA szenvedhet a teljesítmény lebomlásától olyan tényezők miatt, mint például a dinamikus tenzor alakzatok és műveletek, amelyek nem rendelkeznek natív XLA -fordításokkal. A gyakori átalakítások lelassíthatják a képzést, és bizonyos műveletekhez az adatok átadása a CPU -ba az értékeléshez [2].

4. GPU és CUDA kompatibilitása: Ha a Pytorch/XLA -t GPU -val használják, problémák merülnek fel, mert a Pytorch és a Pytorch/XLA nem használhat egyszerre a CUDA -t. Ehhez szükség van a `use_cuda = 0` beállítására és a GPU gyorsulásának specifikus konfigurációinak használatához az XLA -val [5] [7].

5. Az eszközök láthatósága: A Docker konténerekben a GPU -eszközök nem láthatók, hacsak a konténert újraindítják az NVIDIA Container Toolkit telepítése után [7]. Hasonlóképpen, a TPU -eszközöknek megfelelő beállítást és konfigurációt igényelnek a tárolóban.