Ο Lightning Pytorch χειρίζεται τον παραλληλισμό των δεδομένων σε TPU αξιοποιώντας τις δυνατότητες της αρχιτεκτονικής TPU, η οποία βελτιστοποιείται για φόρτους εργασίας και περιστροφές υψηλής απόδοσης, όπως πολλαπλασιασμοί και περιστροφές της μήτρας. Κατά την κατάρτιση σε TPU, η Lightning διαχειρίζεται αυτόματα τη διανομή δεδομένων σε όλους τους πυρήνες TPU, εξασφαλίζοντας ότι κάθε πυρήνας επεξεργάζεται το κατάλληλο τμήμα των δεδομένων. Αυτό επιτυγχάνεται χωρίς την ανάγκη χειροκίνητης εφαρμογής των κατανεμημένων δειγματοληπτών, καθώς ο Lightning εισάγει αυτόματα τους σωστούς δειγματοληπτικούς για την εκπαίδευση TPU [7].
Σε μια ρύθμιση TPU, το μοντέλο αναπαράγεται σε κάθε συσκευή και η παράλληλη εκπαίδευση δεδομένων επιτρέπει στο μοντέλο να ταιριάζει σε μία μόνο συσκευή TPU ενώ αναπαράγεται σε πολλές συσκευές σε κατανεμημένη διαμόρφωση [6]. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει την αποτελεσματική παράλληλη επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων, επιταχύνοντας σημαντικά τους χρόνους εκπαίδευσης.
Για να χρησιμοποιήσετε TPU με Lightning Pytorch, μπορείτε να διαμορφώσετε τον «εκπαιδευτή» καθορίζοντας τον αριθμό των πυρήνων TPU. Για παράδειγμα, για να χρησιμοποιήσετε ένα πλήρες TPU POD με 8 πυρήνες, θα ορίσατε «TPU_CORES = 8» στην αρχικοποίηση «εκπαιδευτή» [7]. Αυτή η ρύθμιση επιτρέπει την απρόσκοπτη παραλληλισμό δεδομένων χωρίς να απαιτείται ρητή διαχείριση της κατανομής δεδομένων σε όλους τους πυρήνες TPU.
Ωστόσο, για βέλτιστες επιδόσεις σε TPU, είναι σημαντικό να εξεταστούν παράγοντες όπως το μέγεθος της παρτίδας, η αξιολόγηση των τανυστή, τα δυναμικά σχήματα τανυστή και οι περιορισμοί των πόρων για την εξασφάλιση της αποτελεσματικής αξιοποίησης των πόρων της TPU [9].
Αναφορές:[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-and-cloud-pu-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