Pytorch Lightningは、TPUアーキテクチャの機能を活用することにより、TPUのデータの並列性を処理します。これは、マトリックス乗算や畳み込みなどのハイスループットワークロードに最適化されています。 TPUでトレーニングするとき、LightningはTPUコア全体のデータの分布を自動的に管理し、各コアがデータの適切な部分を処理するようにします。これは、稲妻がTPUトレーニングのために正しいサンプラーを自動的に挿入するため、分散サンプラーの手動実装を必要とせずに達成されます[7]。
TPUのセットアップでは、モデルが各デバイス全体で複製され、データ並列トレーニングにより、モデルは単一のTPUデバイスに適合しながら、分散構成の複数のデバイスで複製されます[6]。このアプローチにより、大規模なデータセットの効率的な並列処理が可能になり、トレーニング時間が大幅に高速化されます。
Pytorch LightningでTPUを利用するには、TPUコアの数を指定して「トレーナー」を構成できます。たとえば、8つのコアを備えた完全なTPU PODを使用するには、「TPU_CORES = 8」を「トレーナー」の初期化[7]に設定します。このセットアップにより、TPUコア全体のデータ分布を明示的に管理することなく、シームレスなデータ並列性が可能になります。
ただし、TPUで最適なパフォーマンスを行うには、TPUリソースの効率的な利用を確保するために、バッチサイズ、テンソル評価、動的テンソル形状、リソースの制限などの要因を考慮することが重要です[9]。
引用：[1] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.5.10/advanced/multi_gpu.html
[2] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/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-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