يعالج Pytorch Lightning Data Taslelism على TPUs عن طريق الاستفادة من قدرات بنية TPU ، والتي تم تحسينها لأعباء العمل عالية الإنتاجية مثل مضاعفات المصفوفة والتلويحات. عند التدريب على TPUs ، يدير Lightning تلقائيًا توزيع البيانات عبر نوى TPU ، مما يضمن معالجة كل أساسية الجزء المناسب من البيانات. يتم تحقيق ذلك دون الحاجة إلى التنفيذ اليدوي لأخذ العينات الموزعة ، حيث يقوم البرق بإدراج العينات الصحيحة تلقائيًا لتدريب TPU [7].
في إعداد TPU ، يتم تكرار النموذج عبر كل جهاز ، ويسمح التدريب المتوازي للبيانات للنموذج بالتناسب على جهاز TPU واحد أثناء تكراره عبر أجهزة متعددة في تكوين موزع [6]. يتيح هذا النهج معالجة موازية فعالة لمجموعات البيانات الكبيرة ، مما يسرع بشكل كبير أوقات التدريب.
للاستفادة من TPUs مع Lightning Pytorch ، يمكنك تكوين "المدرب" من خلال تحديد عدد نوى TPU. على سبيل المثال ، لاستخدام جراب TPU كامل مع 8 نوى ، يمكنك تعيين "TPU_CORES = 8` في تهيئة" المدرب "[7]. يتيح هذا الإعداد التوازي السلس للبيانات دون الحاجة إلى إدارة صريحة لتوزيع البيانات عبر نوى TPU.
ومع ذلك ، من أجل الأداء الأمثل على TPUs ، من الأهمية بمكان النظر في عوامل مثل حجم الدُفعة وتقييم الموتر وأشكال الموتر الديناميكي وقيود الموارد لضمان الاستخدام الفعال لموارد TPU [9].
الاستشهادات:[1] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.5.10/advanced/multi_gpu.html
[2] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.1.8/multi_gpu.html
[3] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.9.0/multi_gpu.html
[4] https://github.com/lightning-ai/pytorch-lightning/issues/11922
[5] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-answer-multi-cpu-usage-cat-ai
[6] https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/scaling-deep-learning-workloads-pytorch-xla-and-cloud-tpu-vm
[7] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
[8] https://forums.fast.ai/t/how-to-create-a-callback-using-torch-multiprocessing-tpu/56264؟page=7
[9] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-answer-set-device-cat-ai