Pytorch Lightning gère le parallélisme des données sur les TPU en tirant parti des capacités de l'architecture TPU, qui est optimisée pour les charges de travail à haut débit telles que les multiplications matricielles et les convolutions. Lors de la formation sur les TPU, la foudre gère automatiquement la distribution des données à travers les noyaux TPU, garantissant que chaque cœur traite la partie appropriée des données. Ceci est réalisé sans avoir besoin d'une implémentation manuelle des échantillonneurs distribués, car Lightning inserte automatiquement les échantillonneurs corrects pour la formation TPU [7].
Dans une configuration TPU, le modèle est reproduit sur chaque périphérique, et la formation parallèle des données permet au modèle de s'adapter à un seul appareil TPU tout en étant reproduit sur plusieurs appareils dans une configuration distribuée [6]. Cette approche permet un traitement parallèle efficace de grands ensembles de données, accélérant considérablement les temps de formation.
Pour utiliser les TPU avec Pytorch Lightning, vous pouvez configurer le «entraîneur» en spécifiant le nombre de noyaux TPU. Par exemple, pour utiliser une pod TPU complète avec 8 cœurs, vous définissez `TPU_CORES = 8` dans l'initialisation du« entraîneur »[7]. Cette configuration permet un parallélisme de données transparente sans nécessiter une gestion explicite de la distribution des données à travers les noyaux TPU.
Cependant, pour des performances optimales sur les TPU, il est crucial de prendre en compte des facteurs tels que la taille du lot, l'évaluation du tenseur, les formes de tenseur dynamique et les limitations des ressources pour assurer une utilisation efficace des ressources TPU [9].
Citations:[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-practitions/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