Pytorch Lightning menangani paralelisme data pada TPU dengan memanfaatkan kemampuan arsitektur TPU, yang dioptimalkan untuk beban kerja throughput tinggi seperti multiplikasi dan konvolusi matriks. Saat melatih TPU, Lightning secara otomatis mengelola distribusi data di seluruh inti TPU, memastikan bahwa setiap inti memproses bagian data yang sesuai. Ini dicapai tanpa perlu implementasi manual sampler terdistribusi, karena petir menyisipkan sampler yang benar secara otomatis untuk pelatihan TPU [7].
Dalam pengaturan TPU, model ini direplikasi di setiap perangkat, dan pelatihan paralel data memungkinkan model agar sesuai dengan satu perangkat TPU sambil direplikasi di beberapa perangkat dalam konfigurasi terdistribusi [6]. Pendekatan ini memungkinkan pemrosesan paralel yang efisien dari dataset besar, secara signifikan mempercepat waktu pelatihan.
Untuk memanfaatkan TPU dengan Pytorch Lightning, Anda dapat mengkonfigurasi `pelatih` dengan menentukan jumlah inti TPU. Misalnya, untuk menggunakan pod TPU lengkap dengan 8 core, Anda akan mengatur `tpu_cores = 8` dalam inisialisasi` pelatih` [7]. Pengaturan ini memungkinkan paralelisme data yang mulus tanpa memerlukan manajemen eksplisit distribusi data di seluruh inti TPU.
Namun, untuk kinerja optimal pada TPU, penting untuk mempertimbangkan faktor -faktor seperti ukuran batch, evaluasi tensor, bentuk tensor dinamis, dan keterbatasan sumber daya untuk memastikan pemanfaatan sumber daya TPU yang efisien [9].
Kutipan:[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-usage-cat-ai
[6] https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/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-torch-multiprocessing-tpu/56264?page=7
[9] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-answer-set-device-cat-ai