Pytorch Lightning obsługuje równoległość danych dotyczących TPU poprzez wykorzystanie możliwości architektury TPU, która jest zoptymalizowana pod kątem wysokoprzepustowych obciążeń, takich jak mnożenie macierzy i zbiory. Podczas szkolenia na temat TPU Lightning automatycznie zarządza dystrybucją danych w rdzeniach TPU, zapewniając, że każdy rdzeń przetwarza odpowiednią część danych. Osiąga się to bez potrzeby ręcznego wdrożenia rozproszonych samplerów, ponieważ błyskawica automatycznie wprowadza prawidłowe samplery do szkolenia TPU [7].
W konfiguracji TPU model jest replikowany na każdym urządzeniu, a trening równoległego danych umożliwia dopasowanie modelu na jednym urządzeniu TPU, a jednocześnie replikowano na wielu urządzeniach w rozproszonej konfiguracji [6]. Takie podejście umożliwia wydajne równoległe przetwarzanie dużych zestawów danych, znacznie przyspieszając czas treningu.
Aby wykorzystać TPU z Pytorch Lightning, możesz skonfigurować „trenera”, określając liczbę rdzeni TPU. Na przykład, aby użyć pełnego POD TPU z 8 rdzeniami, ustawiłbyś `tpu_cores = 8` w inicjalizacji„ trenera ”[7]. Ta konfiguracja pozwala na płynną równoległość danych bez wymagania wyraźnego zarządzania dystrybucją danych w rdzeni TPU.
Jednak dla optymalnej wydajności TPU kluczowe jest rozważenie takich czynników, jak wielkość partii, ocena tensora, dynamiczne kształty tensorowe i ograniczenia zasobów, aby zapewnić efektywne wykorzystanie zasobów TPU [9].
Cytaty:[1] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.5.10/advanced/multi_gpu.html
[2] https://pytorch-rightning.readthedocs.io/en/1.1.8/multi_gpu.html
[3] https://pytorch-rightning.readthedocs.io/en/0.9.0/multi_gpu.html
[4] https://github.com/lightning-ai/pytorch-rightning/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-pitorch-xla-andbloud-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