Pytorch Lightning zpracovává paralelismus dat na TPU využitím schopností architektury TPU, která je optimalizována pro vysoce výkonná pracovní zátěž, jako jsou násobení matic a splatnosti. Při školení na TPUS Lightning automaticky spravuje distribuci dat napříč jádry TPU a zajistí, že každé jádro zpracovává příslušnou část dat. Toho je dosaženo bez nutnosti manuální implementace distribuovaných samplerů, protože Lightning automaticky vkládá správné vzorkovače pro trénink TPU [7].
V nastavení TPU je model replikován napříč každým zařízením a datové paralelní trénink umožňuje, aby se model vešel na jedno zařízení TPU, zatímco byl replikován přes více zařízení v distribuované konfiguraci [6]. Tento přístup umožňuje efektivní paralelní zpracování velkých datových sad, což výrazně urychluje tréninkové doby.
Chcete -li využít TPU s Pytorch Lightning, můžete nakonfigurovat „trenér“ zadáním počtu jader TPU. Například pro použití plného TPU POD s 8 jádry byste nastavili `tpu_cores = 8` v inicializaci„ trenéra “[7]. Toto nastavení umožňuje paralelismus bezproblémových dat, aniž by vyžadoval explicitní správu distribuce dat napříč jádry TPU.
Pro optimální výkon na TPU je však zásadní zvážit faktory, jako je velikost dávky, hodnocení tenzoru, dynamické tvary tenzoru a omezení zdrojů, aby bylo zajištěno efektivní využití zdrojů TPU [9].
Citace:[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-insage-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-re-device-cat-ai