Pytorch Lightning gestisce il parallelismo dei dati sui TPU sfruttando le capacità dell'architettura TPU, che è ottimizzata per carichi di lavoro ad alto rendimento come moltiplicazioni di matrice e convoluzioni. Quando si allena su TPU, Lightning gestisce automaticamente la distribuzione dei dati attraverso i core TPU, garantendo che ciascun core elabori la parte appropriata dei dati. Ciò si ottiene senza la necessità di implementazione manuale dei campionatori distribuiti, poiché Lightning inserisce automaticamente i campionatori corretti per l'addestramento TPU [7].
In una configurazione TPU, il modello viene replicato su ciascun dispositivo e l'allenamento parallelo di dati consente al modello di adattarsi a un singolo dispositivo TPU mentre viene replicato su più dispositivi in una configurazione distribuita [6]. Questo approccio consente un'efficace elaborazione parallela di set di dati di grandi dimensioni, accelerando significativamente i tempi di allenamento.
Per utilizzare TPU con Pytorch Lightning, è possibile configurare il `Trainer` specificando il numero di core TPU. Ad esempio, per utilizzare un pod TPU completo con 8 core, imposteresti `tpu_cores = 8` nell'inizializzazione` Trainer` [7]. Questa configurazione consente il parallelismo dei dati senza soluzione di continuità senza richiedere una gestione esplicita della distribuzione dei dati tra i core TPU.
Tuttavia, per prestazioni ottimali su TPU, è fondamentale considerare fattori quali dimensioni dei batch, valutazione del tensore, forme di tensore dinamico e limitazioni delle risorse per garantire un utilizzo efficiente delle risorse TPU [9].
Citazioni:[1] https://pytorch-ightning.readthedocs.io/en/1.5.10/advanced/multi_gpu.html
[2] https://pytorch-ightning.readthedocs.io/en/1.1.8/multi_gpu.html
[3] https://pytorch-ightning.readthedocs.io/en/0.9.0/multi_gpu.html
[4] https://github.com/lightning-ai/pytorch-ightning/issues/11922
[5] https://www.restack.io/p/pytorch-ightning-answer-multi-cpu-usage-cat-ai
[6] https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/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-ightning-answer-set-device-cat-ai