Pytorch Lightning håndterer dataparallelisme på TPU'er ved at udnytte kapaciteterne i TPU-arkitekturen, som er optimeret til arbejdsbelastning af høj kapacitet, såsom matrixmultiplikationer og konvolutions. Ved træning på TPU'er administrerer Lightning automatisk fordelingen af data over TPU -kerner, hvilket sikrer, at hver kerne behandler den passende del af dataene. Dette opnås uden behov for manuel implementering af distribuerede samplere, da lynet indsætter de korrekte samplere automatisk til TPU -træning [7].
I en TPU -opsætning replikeres modellen på tværs af hver enhed, og dataparallel træning giver modellen mulighed for at passe på en enkelt TPU -enhed, mens den replikeres på tværs af flere enheder i en distribueret konfiguration [6]. Denne tilgang muliggør effektiv parallel behandling af store datasæt, der markant fremskynder træningstider.
For at bruge TPU'er med Pytorch Lightning kan du konfigurere `træner'en ved at specificere antallet af TPU -kerner. For at bruge en komplet TPU -pod med 8 kerner ville du f.eks. Indstille `TPU_Cores = 8` i initialiseringen` træner '[7]. Denne opsætning giver mulighed for problemfri data parallelisme uden at kræve eksplicit styring af datafordeling over TPU -kerner.
For optimal ydelse på TPU'er er det imidlertid vigtigt at overveje faktorer som batchstørrelse, tensorevaluering, dynamiske tensorformer og ressourcebegrænsninger for at sikre effektiv udnyttelse af TPU -ressourcer [9].
Citater:[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-i/pytorch-lightning/issues/11922
[5] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-swer-multi-cpu-usage-cat-i
)
[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-swer-set-device-cat-i