Pytorch Lightning übernimmt Datenparallelität für TPUs durch die Nutzung der Funktionen der TPU-Architektur, die für Hochdurchsatz-Workloads wie Matrix-Multiplikationen und -Krubeln optimiert ist. Beim Training auf TPUs verwaltet Lightning automatisch die Verteilung von Daten über die TPU -Kerne und stellt sicher, dass jeder den entsprechenden Teil der Daten verarbeitet. Dies wird erreicht, ohne dass eine manuelle Implementierung verteilter Probenahme erforderlich ist, da Blitz die richtigen Sampler automatisch für TPU -Training einfügt [7].
In einem TPU -Setup wird das Modell über jedes Gerät repliziert, und das parallele Daten -Training kann das Modell in ein einzelnes TPU -Gerät einstellen, während sie in einer verteilten Konfiguration über mehrere Geräte hinweg repliziert werden [6]. Dieser Ansatz ermöglicht eine effiziente parallele Verarbeitung großer Datensätze und beschleunigte die Trainingszeiten erheblich.
Um TPUs mit Pytorch Lightning zu verwenden, können Sie den "Trainer" konfigurieren, indem Sie die Anzahl der TPU -Kerne angeben. Um beispielsweise einen vollständigen TPU -Pod mit 8 Kernen zu verwenden, würden Sie `TPU_Cores = 8` in der Initialisierung von" Trainer "festlegen [7]. Dieses Setup ermöglicht eine nahtlose Datenparallelität, ohne dass eine explizite Verwaltung der Datenverteilung in den TPU -Kernen erforderlich ist.
Für eine optimale Leistung bei TPUs ist es jedoch entscheidend, Faktoren wie Chargengröße, Tensorbewertung, dynamische Tensorformen und Ressourcenbeschränkungen zu berücksichtigen, um eine effiziente Nutzung von TPU -Ressourcen sicherzustellen [9].
Zitate:[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-teep-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-pice-cat-ai