Pytorch Lightning håndterer dataparallellisme på TPU-er ved å utnytte mulighetene til TPU-arkitekturen, som er optimalisert for arbeidsmengder med høy gjennomstrømning som matriksmultiplikasjoner og konvolusjoner. Når du trener på TPU -er, administrerer lyn automatisk fordelingen av data over TPU -kjernene, og sikrer at hver kjerne behandler den aktuelle delen av dataene. Dette oppnås uten behov for manuell implementering av distribuerte prøvetakere, da lynet setter inn de riktige prøvetakerne automatisk for TPU -trening [7].
I et TPU -oppsett blir modellen replikert på tvers av hver enhet, og dataparallell trening lar modellen passe på en enkelt TPU -enhet mens den blir replikert på flere enheter i en distribuert konfigurasjon [6]. Denne tilnærmingen muliggjør effektiv parallell prosessering av store datasett, og fremskynder treningstider betydelig.
For å bruke TPU -er med Pytorch Lightning, kan du konfigurere `Trainer` ved å spesifisere antall TPU -kjerner. For å bruke en full TPU -pod med 8 kjerner, vil du for eksempel angi `tpu_cores = 8` i` trener` initialiseringen [7]. Dette oppsettet gir mulighet for sømløs data parallellisme uten å kreve eksplisitt styring av datadistribusjon over TPU -kjernene.
For optimal ytelse på TPUer er det imidlertid avgjørende å vurdere faktorer som batchstørrelse, tensorevaluering, dynamiske tensorformer og ressursbegrensninger for å sikre effektiv utnyttelse av TPU -ressurser [9].
Sitasjoner:[1] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/no/1.5.10/advanced/multi_gpu.html
[2] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/no/1.1.8/multi_gpu.html
[3] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/no/0.9.0/multi_gpu.html
[4] https://github.com/lightning-ai/pytorch-lightning/issues/11922
[5] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-hanswer-multi-cpu-usage-cat-ai
[6] https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/scaling-dep-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-ding-torch-multiprocessing-tpu/56264?page=7
[9] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-answer-set-device-cat-ai