Pytorch Lightning gestionează paralelismul de date pe TPU, folosind capacitățile arhitecturii TPU, care este optimizat pentru sarcini de lucru cu un randament ridicat, cum ar fi multiplicațiile matriceale și convoluții. Când se antrenează pe TPU, Lightning gestionează automat distribuția datelor pe miezurile TPU, asigurându -se că fiecare nucleu procesează porțiunea corespunzătoare a datelor. Acest lucru este obținut fără a fi nevoie de implementarea manuală a eșantioanelor distribuite, deoarece fulgerul introduce automat eșantioane corecte pentru instruirea TPU [7].
Într -o configurație TPU, modelul este replicat pe fiecare dispozitiv, iar instruirea paralelă a datelor permite modelului să se încadreze pe un singur dispozitiv TPU, fiind replicat pe mai multe dispozitive într -o configurație distribuită [6]. Această abordare permite o prelucrare eficientă paralelă a seturilor de date mari, accelerând semnificativ timpii de antrenament.
Pentru a utiliza TPU cu Pytorch Lightning, puteți configura „Trainer” specificând numărul de nuclee TPU. De exemplu, pentru a utiliza o pod TPU complet cu 8 nuclee, ați seta `tpu_cores = 8` în inițializarea„ formator ”[7]. Această configurație permite paralelismul de date fără probleme, fără a necesita gestionarea explicită a distribuției datelor pe miezurile TPU.
Cu toate acestea, pentru performanțe optime pe TPU, este crucial să luăm în considerare factori precum dimensiunea lotului, evaluarea tensiunii, formele dinamice ale tensiunii și limitările resurselor pentru a asigura utilizarea eficientă a resurselor TPU [9].
Citări:[1] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.5.10/advanced/multi_gpu.html
[2] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.1.8/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-ussage-cat-ai
[6] https://cloud.google.com/blog/topics/developers-preitioners/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-terch-multiprocessing-tpu/56264?page=7
[9] https://www.restack.io/p/pytorch-Lightning-Answer-Set-Device-Cat-AI