Pytorch Lightning hanterar data parallellism på TPU: er genom att utnyttja TPU-arkitekturens kapacitet, som är optimerad för arbetsbelastningar med hög kapacitet såsom matrismultiplikationer och inveckningar. När du tränar på TPU: er hanterar blixtar automatiskt distributionen av data över TPU -kärnorna, vilket säkerställer att varje kärna bearbetar lämplig del av data. Detta uppnås utan behov av manuell implementering av distribuerade samplare, eftersom blixtnedslag sätter in rätt provtagare automatiskt för TPU -träning [7].
I en TPU -installation replikeras modellen över varje enhet, och data parallellträning gör det möjligt för modellen att passa på en enda TPU -enhet medan den replikeras över flera enheter i en distribuerad konfiguration [6]. Detta tillvägagångssätt möjliggör effektiv parallellbehandling av stora datasätt, vilket avsevärt påskyndar träningstider.
För att använda TPU: er med Pytorch Lightning kan du konfigurera "tränaren" genom att ange antalet TPU -kärnor. För att till exempel använda en fullständig TPU -pod med 8 kärnor skulle du ställa in `TPU_CORES = 8` i" Trainer` -initialiseringen [7]. Denna installation möjliggör sömlös datamatellitet utan att kräva uttrycklig hantering av datadistribution över TPU -kärnorna.
För optimal prestanda på TPU: er är det emellertid avgörande att överväga faktorer som batchstorlek, tensorutvärdering, dynamiska tensorformer och resursbegränsningar för att säkerställa effektivt utnyttjande av TPU -resurser [9].
Citeringar:[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/lighning-ai/pytorch-lighing/issues/11922
]
]
[7] https://light.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-lightion-answer-set-device-at-ai