Pytorch Lightning behandelt gegevensparallellisme op TPU's door gebruik te maken van de mogelijkheden van de TPU-architectuur, die is geoptimaliseerd voor werklast met hoge doorvoer zoals matrixvermenigvuldigingen en convoluties. Bij het trainen van TPU's beheert Lightning automatisch de verdeling van gegevens over de TPU -kernen, zodat elke kern het juiste deel van de gegevens verwerkt. Dit wordt bereikt zonder de noodzaak van handmatige implementatie van gedistribueerde samplers, omdat bliksem de juiste samplers automatisch invoegt voor TPU -training [7].
In een TPU -opstelling wordt het model over elk apparaat gerepliceerd en kan data -parallelle training het model op een enkel TPU -apparaat passen terwijl het wordt gerepliceerd over meerdere apparaten in een gedistribueerde configuratie [6]. Deze aanpak maakt een efficiënte parallelle verwerking van grote datasets mogelijk, waardoor de trainingstijden aanzienlijk worden versneld.
Om TPU's te gebruiken met Pytorch -bliksem, kunt u de `Trainer` configureren door het aantal TPU -cores op te geven. Om bijvoorbeeld een volledige TPU -pod met 8 cores te gebruiken, zou u `tpu_cores = 8` instellen in de initialisatie` trainer` [7]. Deze opstelling zorgt voor naadloze gegevensparallellisme zonder expliciet beheer van gegevensverdeling over de TPU -kernen te vereisen.
Voor optimale prestaties op TPU's is het echter cruciaal om factoren zoals batchgrootte, tensor -evaluatie, dynamische tensorvormen en beperkingen van hulpbronnen te overwegen om een efficiënt gebruik van TPU -bronnen te waarborgen [9].
Citaten:[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-en-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-using-multiprocessing-tpu/56264?page=7
[9] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-answer-set-device-cat-ai