Bir Docker kapsayıcısında Pytorch/Xla çalıştırırken yaygın sorunlar nelerdir?

1. Docker konteyneri uyumluluğu: Kullanıcılar, TPU VM'lerinde Docker kapsayıcıları içinde Pytorch/XLA çalıştırmaya çalışırken genellikle zorluklarla karşılaşırlar. Önceden oluşturulmuş ortamlarda bile, XLA kapsayıcılarından başlarken, özellikle `gece_3.7nightly_3.7_20220624` veya` r1.12_3.7_tpuvm_20220614` [1] [3] gibi bazı Docker görüntülerinde hatalar oluşabilir.

2. Eksik XLA yapılandırması: Yaygın bir hata, Pytorch/XLA çalıştırırken "eksik XLA yapılandırması" dır. Bu, `` xrt_tpu_config` ortam değişkenini düzgün bir şekilde ayarlayarak ve TPU örneğinin doğru kapsamlarla başlatılmasını sağlayarak çözülebilir [4].

3. Performans Sorunları: Pytorch/XLA, dinamik tensör şekilleri ve yerel XLA çevirileri olmayan işlemler gibi faktörler nedeniyle performans bozulmasından muzdarip olabilir. Sık sık yeniden derlemeler eğitimi yavaşlatabilir ve bazı işlemler değerlendirme için veri aktarılmasını gerektirebilir [2].

4. GPU ve CUDA uyumluluğu: Pytorch/Xla'yı GPU'larla kullanırken, sorunlar ortaya çıkar çünkü Pytorch ve Pytorch/Xla Cuda'yı aynı anda kullanamaz. Bu, `` us_cuda = 0` ayarlamasını ve XLA ile GPU hızlanması için belirli konfigürasyonların kullanılmasını gerektirir [5] [7].

5. Cihazların görünürlüğü: Docker kapsayıcılarında, NVIDIA konteyner araç seti takıldıktan sonra kaplama yeniden başlatılmadıkça GPU aygıtları görünmeyebilir [7]. Benzer şekilde, TPU aygıtları, kabın içinde tanınması için uygun kurulum ve yapılandırmayı gerektirir.