Kako Pytorch Lightning obravnava paralelizem podatkov na TPU

V nastavitvi TPU se model ponovi po vsaki napravi, podatki vzporedni trening pa omogoča, da se model prilega na eno samo napravo TPU, medtem ko se v porazdeljeni konfiguraciji ponovi na več napravah [6]. Ta pristop omogoča učinkovito vzporedno obdelavo velikih naborov podatkov, kar bistveno pospeši čas treninga.

Če želite uporabiti TPU -je s Pytorch Lightning, lahko konfigurirate "Trainer" tako, da določite število jeder TPU. Na primer, če želite uporabiti celoten TPU Pod z 8 jedri, bi v inicializaciji `trenerja nastavili` tpu_cores = 8` [7]. Ta nastavitev omogoča brezhibno paralelizem podatkov, ne da bi bilo potrebno izrecno upravljanje porazdelitve podatkov po jedrih TPU.

Vendar pa je za optimalno delovanje na TPU -ju ključnega pomena upoštevati dejavnike, kot so velikost šarže, ocena tenzorja, dinamične oblike tenzorja in omejitve virov, da se zagotovi učinkovita uporaba virov TPU [9].