การรัน pytorch/xla ในคอนเทนเนอร์ Docker สามารถนำเสนอความท้าทายหลายประการ นี่คือปัญหาทั่วไป:
1. ความเข้ากันได้ของคอนเทนเนอร์ Docker: ผู้ใช้มักจะประสบปัญหาเมื่อพยายามเรียกใช้ Pytorch/XLA ภายในคอนเทนเนอร์ Docker บน TPU VMS แม้จะมีสภาพแวดล้อม prebuilt ข้อผิดพลาดอาจเกิดขึ้นเมื่อเริ่มต้นคอนเทนเนอร์ XLA โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับภาพนักเทียบท่าบางอย่างเช่น `Nightly_3.7nightly_3.7_20220624` หรือ` R1.12_3.7_TPUVM_20220614` [1] [3]
2. การกำหนดค่า XLA ที่ขาดหายไป: ข้อผิดพลาดทั่วไปคือ "การกำหนดค่า XLA ที่ขาดหายไป" เมื่อเรียกใช้ pytorch/XLA สิ่งนี้สามารถแก้ไขได้โดยการตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม `xrt_tpu_config` อย่างถูกต้องและทำให้มั่นใจได้ว่าอินสแตนซ์ TPU เริ่มต้นด้วยขอบเขตที่ถูกต้อง [4]
3. ปัญหาด้านประสิทธิภาพ: Pytorch/XLA สามารถประสบกับการเสื่อมสภาพของประสิทธิภาพเนื่องจากปัจจัยเช่นรูปร่างเทนเซอร์แบบไดนามิกและการดำเนินงานที่ไม่มีการแปล XLA ดั้งเดิม การรวมตัวกันบ่อยครั้งสามารถชะลอการฝึกอบรมและการดำเนินการบางอย่างอาจต้องถ่ายโอนข้อมูลไปยัง CPU สำหรับการประเมิน [2]
4. ความเข้ากันได้ของ GPU และ CUDA: เมื่อใช้ Pytorch/XLA กับ GPUs ปัญหาเกิดขึ้นเนื่องจาก Pytorch และ Pytorch/XLA ไม่สามารถใช้ CUDA พร้อมกันได้ สิ่งนี้ต้องการการตั้งค่า `use_cuda = 0` และใช้การกำหนดค่าเฉพาะสำหรับการเร่งความเร็ว GPU ด้วย XLA [5] [7]
5. การมองเห็นอุปกรณ์: ในคอนเทนเนอร์ Docker อุปกรณ์ GPU อาจไม่สามารถมองเห็นได้เว้นแต่ว่าคอนเทนเนอร์จะรีสตาร์ทหลังจากติดตั้งชุดเครื่องมือคอนเทนเนอร์ NVIDIA [7] ในทำนองเดียวกันอุปกรณ์ TPU ต้องการการตั้งค่าและการกำหนดค่าที่เหมาะสมที่จะรับรู้ภายในคอนเทนเนอร์
การอ้างอิง:[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
[4] https://stackoverflow.com/questions/63486381/missing-xla-configuration-when-running-pytorch-xla
[5] https://discuss.pytorch.org/t/why-use-cuda-must-be-0-when-xla-cuda-1/172692
[6] https://pytorch.org/xla/release/2.2/index.html
[7] https://pytorch.org/xla/master/gpu.html
[8] https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/scaling-deep-learning-workloads-pytorch-xla-and-cloud-tpu-vm