Как Pytorch Lightning обрабатывает параллелизм данных на TPU

В настройке TPU модель воспроизводится по всему каждому устройству, а параллельное обучение данных позволяет модели соответствовать одному устройству TPU, одновременно воспроизводится на нескольких устройствах в распределенной конфигурации [6]. Этот подход обеспечивает эффективную параллельную обработку больших наборов данных, значительно ускоряя время обучения.

Чтобы использовать TPU с Pytorch Lightning, вы можете настроить «тренер», указав количество ядер TPU. Например, чтобы использовать полный модуль TPU с 8 ядрами, вы установите `tpu_cores = 8` в инициализации` trainer '[7]. Эта настройка обеспечивает плавный параллелизм данных, не требуя явного управления распределением данных по ядрам TPU.

Тем не менее, для оптимальной производительности на TPU, крайне важно учитывать такие факторы, как размер пакета, тензорная оценка, динамические формы тензора и ограничения ресурсов для обеспечения эффективного использования ресурсов TPU [9].