Como o Pytorch Lightning lida com o paralelismo dos TPUs

Em uma configuração de TPU, o modelo é replicado em cada dispositivo e o treinamento paralelo de dados permite que o modelo se encaixe em um único dispositivo TPU enquanto é replicado em vários dispositivos em uma configuração distribuída [6]. Essa abordagem permite um processamento paralelo eficiente de grandes conjuntos de dados, acelerando significativamente os tempos de treinamento.

Para utilizar o TPUs com o Pytorch Lightning, você pode configurar o `treinador` especificando o número de núcleos de TPU. Por exemplo, para usar um POD TPU completo com 8 núcleos, você definiria `tpu_cores = 8` na inicialização do 'treinador` [7]. Essa configuração permite o paralelismo de dados sem costura sem a necessidade de gerenciamento explícito da distribuição de dados nos núcleos da TPU.

No entanto, para o desempenho ideal nas TPUs, é crucial considerar fatores como tamanho do lote, avaliação tensorial, formas dinâmicas de tensores e limitações de recursos para garantir a utilização eficiente dos recursos da TPU [9].