Pytorch Lightning обробляє дані паралелізму на TPU, використовуючи можливості архітектури TPU, яка оптимізована для високопропускних навантажень, таких як мультиплікації матриці та згортання. Під час тренінгу на TPUS Lightning автоматично керує розподілом даних через ядра TPU, гарантуючи, що кожне ядро обробляє відповідну частину даних. Це досягається без необхідності вручну впровадження розподілених пробовідбірників, оскільки блискавка вставляє правильні пробовідбірники автоматично для навчання ТПУ [7].
У налаштуванні TPU модель повторюється по всьому пристрою, а паралельне навчання даних дозволяє моделі вміститися на одному пристрої TPU при повторному реплікації на декількох пристроях у розподіленій конфігурації [6]. Цей підхід дозволяє ефективно паралельну обробку великих наборів даних, значно прискорюючи час навчання.
Для використання TPU з блискавкою Pytorch ви можете налаштувати `Trainer ', вказавши кількість ядер TPU. Наприклад, щоб використовувати повний стручок TPU з 8 ядрами, ви встановили б `tpu_cores = 8` в ініціалізації` trainer '[7]. Ця установка дозволяє проводити безперебійний паралелізм даних, не вимагаючи явного управління розподілом даних через ядра TPU.
Однак для оптимальної продуктивності TPU важливо враховувати такі фактори, як розмір партії, оцінка тензора, динамічні форми тензора та обмеження ресурсів для забезпечення ефективного використання ресурсів ТПУ [9].
Цитати:[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-practiters/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-ac-callback-using-torch-multiprocessing-tpu/56264?page=7
[9] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-answer-set-device-cat-ai