- Google'ın TorchTPU'su ve PyTorch/XLA, TPU'ları JAX tarzı bir zihinsel modeli zorlamadan PyTorch için yerel, yüksek performanslı bir arka uç haline getiriyor.
- TPU mimarisi, XLA derlemesi ve StableHLO, özellikle dağıtılmış eğitim için, büyük ölçekte verimli yoğun hesaplama ve kolektif işlemleri mümkün kılar.
- Yeni istekli modlar, sınırlı dinamizm ve easy-torch-tpu gibi ekosistem araçları, GPU merkezli PyTorch kodunu TPU kümelerine taşırken sürtünmeyi azaltır.
- Cloud TPU, GKE ve Vertex AI, araştırma ölçeğinden pod ölçeğine kadar her türlü PyTorch iş yükünü TPU'lar üzerinde çalıştırmak için gerekli altyapıyı sağlar.
PyTorch'u Google TPU'lar üzerinde çalıştırmak artık sadece birkaç uzmanın erişebileceği niş, deneysel bir yol değil.Google'ın yeni ürünleri arasında... TorchTPU yığınıSavaşta kendini kanıtlamış PyTorch/XLA projesi ve giderek büyüyen araç ve çerçeve ekosistemi sayesinde, TPU'lar üzerinde model eğitmek ve sunmak, NVIDIA GPU'lar üzerinde çalışmak kadar doğal hale geliyor. En büyük değişim, artık aynı anda yüksek performans, büyük ölçek ve çok daha sorunsuz bir geliştirici deneyimi hedefleyebilmenizdir.
Bu makale, PyTorch'un TPU'lardan günümüzde nasıl yararlandığını ve bu teknolojinin nereye doğru ilerlediğini derinlemesine inceliyor.TorchTPU mimarisini, geleneksel PyTorch/XLA'ya göre farklılıklarını, dağıtılmış eğitim, derleme ve donanım özelliklerinin nasıl çalıştığını ve GPU merkezli PyTorch iş akışlarını taşıyorsanız bunun pratikte ne anlama geldiğini ayrıntılı olarak ele alacağız. Eğer LLM'ler, difüzyon veya büyük ölçekli öneri sistemleri dünyasında yaşıyorsanız, aşağıdaki ayrıntılar TPU çalışmalarınızın hızlı mı yoksa yavaş mı ilerleyeceğine karar verecek olan düşük seviyeli gerçekliktir.
TPU'lar üzerinde PyTorch'un şu anda neden önemli olduğu
Modern yapay zeka iş yükleri, basit "tek makine, birkaç GPU" dönemini geride bıraktı.Günümüzde en gelişmiş modeller, on binlerce hızlandırıcıyı barındıran kümeler üzerinde yayılıyor ve yazılımları aşırı ölçeklenebilirlik, güvenilir dağıtılmış yürütme ve farklı çipler ve üreticiler arasında taşınabilir performans sağlayacak şekilde zorluyor. AI altyapısı.
Google'ın Tensor İşleme Birimleri (TPU'lar) bu yeniliğin kalbinde yer alıyor.Gemini ve Veo gibi dahili sistemlerin yanı sıra Google Cloud müşterilerinin eğitim ve çıkarım iş yüklerinin büyük bir bölümüne güç sağlarlar. Tarihsel olarak, TPU'lar JAX ve TensorFlow ile yakından ilişkilendirilmişti, ancak daha geniş ekosistem büyük ölçüde PyTorch'u standartlaştırdı ve bu da sancılı bir ayrılığa yol açtı: GPU'lar "PyTorch + CUDA" anlamına gelirken, TPU'lar "JAX + XLA" anlamına geliyordu.
Google'ın cevabı, TPU'ları birinci sınıf bir PyTorch hedefi gibi hissettirmek için tüm gücüyle çalışmak oldu.TorchTPU, üst düzey performansla yerel, istekli PyTorch semantiği sunmayı amaçlarken, PyTorch/XLA ise üretimde zaten yaygın olarak benimsenmiş güçlü, tembel derlenen bir yol olmaya devam ediyor. Bu yığınların etrafında, Cloud TPU, GKE, Vertex AI ve easy-torch-tpu gibi topluluk çerçeveleri, TPU kümelerini 1 milyardan 70 milyardan fazla parametreli modellere kadar her şey için basit, betiklenebilir bir altyapıya dönüştürüyor.
TPU donanımının iç yapısı: daha hızlı bir çipten çok daha fazlası
TPU sistemi temelde, çiplerin, ana cihazların ve ara bağlantıların sıkıca entegre edilmiş bir yapısıdır.Sadece tek bir hızlandırıcı kart değil. Bu düzeni anlamak, TorchTPU'nun tasarımını ve derleyici seçimlerinin saf GPU yığınlarından neden farklı olduğunu anlamak için çok önemlidir.
Her bir TPU ana cihazı, Çipler Arası Bağlantı (ICI) aracılığıyla birden fazla TPU çipine bağlanır.ICI, yüksek bant genişliğine sahip 2B veya 3B torus topolojisi oluşturur ve bu da büyük ölçekli pod'ların tek bir mantıksal hızlandırıcı gibi davranmasına olanak tanır. Gradyanlar geleneksel ağ yığınları üzerinden aktarılmak yerine, kolektifler doğrudan bu torus üzerinde hareket eder; bu da yazılımınız bu kolektifleri doğru şekilde nasıl ifade edeceğini bildiğinde ölçeklendirmeyi çok daha verimli hale getirir.
TPU çipinde işlem gücü TensorCores ve SparseCores arasında bölünmüştür.TensorCore'lar, yoğun matris matematiğinde uzmanlaşmış, tek iş parçacıklı motorlardır; bu da transformatörler, CNN'ler ve çoğu standart derin öğrenme katmanının temelini oluşturur. SparseCore'lar ise gömme, toplama/dağıtma ve yükten arındırılmış toplu işlemler gibi düzensiz bellek erişim modellerine sahip iş yükleri için tasarlanmıştır.
Bu mimari derin öğrenme için harika, ancak ona nasıl veri sağladığınız konusunda oldukça seçici.Örneğin, birçok transformatör uygulamasında dikkat başlığı boyutları 64 olarak sabitlenmiştir. Mevcut TPU nesilleri genellikle 128-256 aralığında en iyi performanslarını gösterir; bu da başlık boyutunu ikiye katlamanın matris çarpımı verimliliğini ve TensorCore kullanımını önemli ölçüde artırabileceği anlamına gelir. Taşınabilirlik bu donanım gerçeklerini ortadan kaldırmaz; sadece onlara ulaşmayı kolaylaştırır.
PyTorch/XLA'dan TorchTPU'ya: TPU'lar üzerinde PyTorch çalıştırmanın iki tamamlayıcı yolu
PyTorch, PyTorch/XLA (torch_xla) aracılığıyla halihazırda TPU'lar üzerinde çalışabiliyor.TPU'ları standart PyTorch aygıtları olarak sunan ve arka planda tembel XLA grafiklerini derleyen bir yaklaşım mevcuttur. Ancak birçok araştırmacı, kodlarındaki değişikliklerin kağıt üzerinde küçük olmasına rağmen, GPU'nun hızlı yürütülmesine kıyasla davranış farkının rahatsız edici olabileceğini tespit etmiştir.
TorchTPU, Google'ın yeni, yerel PyTorch arka ucudur ve bir sarmalayıcı değil, "gerçek" PyTorch gibi hissettirmek üzere tasarlanmıştır.TorchTPU, PyTorch'u her yerde Lazy Tensor'larla JAX benzeri bir modele zorlamak yerine, PyTorch'un istekli yürütme ve modern derleme API'lerine yöneliyor. meşale.derleme. Kullanır ÖzelKullanım1 PyTorch'taki aygıt mekanizmasıyla çalışıyorsunuz, bu yüzden sizin bakış açınızdan normal bir aygıtla çalışıyorsunuz. meşale.Tensor TPU üzerinde bulunan nesneler.
İki yaklaşım arasındaki temel fark uygulama tarzıdır.PyTorch/XLA varsayılan olarak tembel yürütmeyi kullanır: işlemler bir grafik oluşturur ve bu grafik, eğitim döngünüzdeki bir adım gibi bir senkronizasyon engeline ulaştığınızda XLA derlemesini tetikler. Buna karşılık, TorchTPU, "Önce İstekli" (Eager First) olarak tasarlanmıştır ve işlemleri kademeli olarak birleştiren ve optimize edilmiş alt grafikleri XLA'ya aktaran ek modlara sahiptir; bu sayede standart PyTorch zihinsel modelini terk etmenizi istemezsiniz.
Cloud TPU, GKE ve Vertex AI: altyapı omurgası
Seçtiğiniz herhangi bir PyTorch-on-TPU yığınının altında Cloud TPU platformu bulunur.Bu, özel ASIC'leri hem eğitim hem de çıkarım için optimize edilmiş ölçeklenebilir bulut kaynakları olarak sunar. Bu hızlandırıcılar çok çeşitli iş yükleri için kullanılır: konuşma ajanlarıKod üretimi, görüntü ve medya modelleri, konuşma, öneri sistemleri ve kişiselleştirme motorları.
Bulut TPU'ları, Google Kubernetes Engine (GKE) ile sıkı bir şekilde entegre edilmiştir.Böylece, standart Kubernetes temel öğelerini kullanarak büyük ölçekli PyTorch işlerini planlayabilirsiniz. Dinamik İş Yükü Planlayıcı, ihtiyacınız olan tüm hızlandırıcı filosunu tek seferde talep etmenizi sağlayarak, binlerce TPU çipinin manuel düzenlemeye gerek kalmadan bir modeli eğitmek veya sunmak için aynı anda çevrimiçi olmasını sağlar.
En basit başlangıç sürecini isteyen ekipler için Vertex AI, küme yönetiminin büyük bir kısmını soyutlayarak sunar.Yönetilen eğitim ve sunum iş akışlarından TPU'ları hedefleyebilirsiniz; bu, kullanırken de geçerlidir. PyTorch tabanlı modellerGoogle Cloud, TPU veya GPU kullanımı, yönetilen veya kendi kendine kurulum yapılabilen Kubernetes gibi bu esnekliği, hem işletmelerden hem de araştırma laboratuvarlarından gelen yapay zeka altyapısına yönelik artan talebe doğrudan bir yanıt olarak konumlandırıyor.
TorchTPU'nun temel felsefesi: "PyTorch Vatandaşlığı"
TorchTPU'nun temel tasarım hedefi oldukça açık: yabancı bir çerçeve gibi değil, PyTorch gibi hissettirmeli.Eğer CUDA GPU'larda model eğitmeyi zaten biliyorsanız, aynı eğitim betiğini minimum kod düzenlemeleriyle ve zihinsel modelinizi yeniden yazmanıza gerek kalmadan TPU'lara aktarabilirsiniz.
Pratik açıdan bakıldığında, ideal göç neredeyse komik derecede basit görünüyor.Normalde yazacağınız yere... cihaz = torch.device('cuda')Bunun yerine, TorchTPU modülünden bir TPU aygıtı elde edersiniz; kavramsal olarak şuna benzer bir şey: cihaz = tpu.get_device()—ve arayın model.to(cihaz) Tıpkı GPU'da yaptığınız gibi. İleri geçişiniz, optimizasyon mantığınız ve Hugging Face modellerini çağırma şekliniz değişmeden kalabilir.
Önceki TPU entegrasyonları genellikle PyTorch'u JAX'ı taklit etmeye itiyordu.: Tembel Tensörlere aşırı derecede güveniyorlardı ve sizi statik grafik düşüncesine zorluyorlardı. Bu, PyTorch'un en büyük güçlü yönlerinden birini ortadan kaldırdı: Şekilleri veya değerleri incelemek için ileri geçişinizin ortasına bir yazdırma komutu ekleyemezdiniz. TorchTPU bu ödünleşmeyi reddediyor. Temel olarak istekli davranışı koruyor ve performansı bunun etrafında inşa ediyor, sizden bunu terk etmenizi istemiyor.
Bu "PyTorch Vatandaşlığı" ilkesi, hata yönetimine de uzanmaktadır.XLA yığınında derinlere gömülmüş, anlaşılması güç 500 satırlık C++ yığın izleri yerine, amaç, eğitim döngünüzdeki veya model tanımınızdaki sorunlu satıra doğrudan işaret eden temiz Python izleme çıktıları ortaya çıkarmaktır. Milyarlarca parametreli modeller ve binlerce TPU ile uğraşırken, bu yaşam kalitesi iyileştirmesi, bir öğleden sonra yapılacak bir düzeltme ile günlerce sürecek amaçsız hata ayıklama arasındaki farkı yaratır.
TorchTPU'daki Eager modları: Debug, Strict ve Fused
Büyük birleştirilmiş grafikler için tasarlanmış donanımlarda yerel bir istekli deneyim sunmak kolay bir iş değildir.TorchTPU, paylaşımlı bir derleme ve yürütme hattı tarafından desteklenen çeşitli hızlı modlar sunarak bu sorunu çözüyor; böylece "çalışmasını sağlamaktan" "hızlandırmaya" sorunsuz bir şekilde geçebiliyorsunuz.
Hata Ayıklama İsteklisi En yavaş ama en şeffaf moddur. İşlemi gerçekleştirir. bir seferde bir işlem TPU'ya bağlanır ve her işlemden sonra CPU ile senkronize olur. Performans kasıtlı olarak düşürülmüştür, böylece NaN değerlerini, şekil uyuşmazlıklarını veya bellek yetersizliği hatalarını anında geri bildirim ve net yığın izlemeleriyle kolayca tespit edebilirsiniz.
Sıkı İstekli Bu tek işlem dağıtım semantiğini korur ancak yürütür. uyumsuzTPU ve CPU, kullanıcı kodu bir senkronizasyon noktasına ulaşana kadar paralel olarak çalışabilir; bu da standart GPU destekli PyTorch'a çok daha yakın bir deneyim sunar, ancak yine de ağır grafik derleme gereksinimleri olmadan.
Fused Eager, performans açısından işlerin gerçekten ilginçleştiği yer.TorchTPU, yürüttüğünüz işlem akışını gözlemler ve bunları otomatik olarak daha büyük, daha yoğun hesaplama parçalarına birleştirerek XLA aracılığıyla TPU'ya gönderir. Bu dinamik birleştirme adımı, TensorCore kullanımını önemli ölçüde artırır ve bellek bant genişliği yükünü azaltır, bu da düzenli olarak daha yüksek performans sağlar. Strict Eager'a kıyasla %50-100'ün üzerinde hız artışı. Model kodunda herhangi bir değişiklik yapılmadan.
Üç istekli modun tamamı ortak bir Derleme Önbelleğine sahiptir. Bu, tek bir sunucuda çalışabilen veya dağıtılmış bir kurulumda birden fazla sunucuda kalıcı hale getirilebilen bir sistemdir. Zamanla, eğitim döngünüz istikrar kazandıkça ve sistem aynı kalıpları gördükçe, derleme maliyeti düşer ve yürütülebilir dosyalar oluşturmak yerine tensörleri işlemek için daha fazla zaman harcarsınız.
Statik derleme: torch.compile, XLA ve StableHLO
TPU'larda mutlak en yüksek performansa ihtiyaç duyduğunuzda, TorchTPU doğrudan modern PyTorch derleme hattına entegre olur.Modelleri veya fonksiyonları şu şekilde sarmalayabilirsiniz: meşale.derleme()Torch Dynamo kullanarak bir FX grafiği yakalayan, ardından normal TorchInductor arka ucunu atlayarak kontrolü XLA'ya devreden bir araçtır.
XLA'yı birincil arka uç olarak seçmek, TPU gerçekliğinden kaynaklanan bilinçli bir karardır.XLA, TPU pod'larında yıllarca süren kullanım deneyimiyle sağlamlaştırılmıştır ve yoğun matematik ile ICI torusu üzerinden kolektif iletişimin kesişimini derinlemesine anlamaktadır. TorchTPU, PyTorch operatörlerini doğrudan eşler. StableHLOOpenXLA tarafından anlaşılan tensör IR'si, XLA'nın indirgeme işlemlerinin optimize edilmiş TPU ikili dosyaları oluşturmasına olanak tanır ve mümkün olan her yerde aynı çalışma zamanı yollarını yeniden kullanır.
Özel operatörler için genişletilebilirlik sonradan düşünülmüş bir şey değildir.TorchTPU, Pallas ve JAX'te tanımlanan özel çekirdekleri destekler: bir JAX fonksiyonunu aşağıdaki gibi bir şeyle süsleyerek. @torch_tpu.pallas.custom_jax_kernelBu sayede, global optimizasyonun avantajlarını kaybetmeden, donanıma göre ayarlanmış düşük seviyeli kodu derleme yoluna enjekte edebilirsiniz. Ayrıca, daha da esnek çekirdek yazımı için Helion gibi ek DSL'leri desteklemek üzere çalışmalar devam etmektedir.
TPU'lar üzerinde dağıtılmış PyTorch: DDP, FSDP, DTensor ve MPMD
Büyük ölçekli modeller tek bir hızlandırıcıda eğitilmez ve TorchTPU bu gerçekliği ön planda tutarak geliştirilmiştir.PyTorch'un standart dağıtılmış API'leriyle doğrudan entegre olur, bunlar arasında şunlar yer alır: DağıtılmışVeriParalel (DDP), FSDPv2, ve DTensorve bu soyutlamalar üzerine kurulu üçüncü taraf kütüphanelerle doğrulanmıştır.
PyTorch/XLA'nın tarihsel olarak en büyük sorunlarından biri, katı SPMD (Tek Program, Çoklu Veri) yaklaşımıydı.Birçok gerçek dünya PyTorch eğitim betiğinde, sıralar arasında küçük farklılıklar bulunur; 0. sıra günlük kaydı, kontrol noktası oluşturma veya metriklerle ilgilenirken, diğer sıralar yalnızca hesaplama yapar. XLA'nın küresel grafik görünümü için bu tür bir davranış sakıncalıydı ve geliştiricileri farklılıkları önlemek için kodu yeniden yazmaya zorluyordu.
TorchTPU, MPMD (Çoklu Program, Çoklu Veri) senaryolarını açıkça benimser.İletişim temel öğelerini dikkatlice izole eder ve sınırlandırır, böylece farklı davranışlar doğruluğu bozmaz veya performansı düşürmez. Mümkün olan her yerde, XLA'nın dağıtılmış hesaplamanın genel bir resmini görmesine ve iletişimi hesaplamayla örtüştürmesine izin verir, ancak artık sizi gerçekçi olmayan saf bir SPMD stiline zorlamaz.
Bu yaklaşımın mevcut PyTorch Dağıtılmış paradigmalarıyla nasıl uyum sağladığı özellikle önemlidir.FSDP, DTensor gibi çerçeveler ve TorchTitan gibi ekosistem araçları şunlara dayanmaktadır: Süreç Grubu Tümünü azalt, tümünü topla ve yayınla gibi toplu işlemler için API. GPU'larda bu çağrılar genellikle NCCL'ye çözümlenir. TorchTPU, bu toplu işlemleri ProcessGroup katmanında yakalar ve TPU donanımı ve ICI torusunun yerel olarak yürüttüğü StableHLO toplu işlemlerine dönüştürür. FSDP veya DTensor açısından hiçbir şey değişmedi; sadece farklı bir arka uç görüyorlar.
PyTorch/XLA: Tembel yürütme, senkronizasyon noktaları ve pratik ipuçları
TorchTPU uzun vadeli ve tamamen yerel bir çözüm olsa da, PyTorch/XLA bugün TPU'lar üzerinde PyTorch çalıştırmak için önemli bir araç olmaya devam ediyor.CUDA'nın hızlı yürütme özelliğine alışkınsanız, PyTorch/XLA ile en büyük kavramsal değişim, tensörlerin şu şekilde olmasıdır: tembelİşlemler bir grafik kaydeder; gerçek yürütme ve derleme, açık veya örtülü olarak senkronize ettiğinizde gerçekleşir.
Senkronizasyon noktaları, PyTorch/XLA'nın oluşturulan grafiği derleme ve yürütme için XLA'ya teslim ettiği yerlerdir.Tipik engeller arasında şu gibi çağrılar yer alır: torch_xla.sync() veya daha üst düzey hizmetler gibi xm.optimizer_step(optimizer)Bu özellikler, dağıtılmış bir kurulumda olduğunuzda hem optimizasyon sürecinizi hızlandırır hem de cihazlar arasında gradyanları senkronize eder.
Bu tembel modelin performans üzerinde önemli etkileri var.Belirli bir grafın (veya yeni girdi şekillerine sahip bir grafın) ilk kez çalıştırılmasında bir derleme maliyeti ödersiniz, ancak yapı istikrarlı kaldığı sürece sonraki yinelemeler çok daha hızlı çalışır. Bu nedenle, şekil kararlılığı—sabit dizi uzunlukları, tutarlı toplu işlem boyutları—PyTorch/XLA iş yükleri için çok önemlidir ve bu nedenle dolgu girişlerini sabit boyutlara dönüştürüyor. Bu çok yaygın bir kalıptır.
PyTorch/XLA'da çoklu işlem eğitimi, kendi kolaylık araçlarını kullanır.Genellikle temel antrenman fonksiyonunuzu (örneğin, _mp_mnist_fn) ve bunu cihazlar arasında başlatın. meşale_xla.başlatVeri yükleme işlemi şu şekilde yönetilir: torch_xla.distributed.parallel_loader.MpDeviceLoaderBu, standart bir PyTorch DataLoader'ı alır ve her işlemin verilerin benzersiz bir parçasını görmesini sağlarken, veri gruplarını uygun TPU cihazına önceden yükler.
TPU'larda veri yükleme, dağıtılmış yürütme ve AMP
TPU'larda da GPU'larda olduğu kadar verimli giriş işlem hatları kritik öneme sahiptir.PyTorch/XLA üzerinde, MpDeviceLoader Ana bilgisayar tarafındaki veri yükleme ve cihaz tarafındaki yürütmeyi eş zamanlı olarak gerçekleştirir, veri gruplarını doğrudan TPU'ya besler ve hızlandırıcı yeni verileri beklerken uzun süren boşta kalma sürelerinden kaçınmanıza yardımcı olur.
Dağıtılmış eğitim için, xm.optimizer_step(optimizer) standart bir optimizasyon adımından daha fazlasını yapıyor.Bu fonksiyon, cihazlar genelinde gradyan azaltma işlemlerini gerçekleştirir, bunların ortalamasını alır, ağırlık güncellemelerini uygular ve gerekli senkronizasyonu yönetir; bu nedenle genellikle her yinelemede ayrı bir açık senkronizasyon çağrısına ihtiyacınız olmaz. Günlük kaydı yardımcıları gibi xm.is_master_ordinal(local=False) Tekrarlamayı önlemek için ölçüm ve kontrol noktası işlemlerini yalnızca tek bir sürecin ele almasını sağlayın.
Otomatik Karma Hassasiyet (AMP), TPU'larda GPU'lara göre biraz farklı görünüyor.TPU'lar doğal olarak destekler. bfloat16 (BF16)Bu, float16'ya göre çok daha geniş bir üs aralığı sunar ve genellikle kararlılık için açık kayıp ölçeklendirmesi gerektirmez. PyTorch/XLA, gerektiğinde BF16 ve FP32 arasında otomatik olarak eşleme yapmak için PyTorch AMP'yi genişletir ve TPU'larda karma hassasiyetli eğitimi hem basit hem de sağlam hale getirir.
Modelleri kaydetmenin TPU'ya özgü bir en iyi uygulama yöntemi de vardır.Arayabilirsiniz. meşale.save Cihaz tensörlerinden yola çıkarak, genellikle şu önerilir: Serileştirmeden önce durum sözlüklerini CPU'ya taşıyın. PyTorch/XLA kullanıldığında, bu durum standart GPU makineleri gibi TPU olmayan donanımlarda yeniden yüklemeyi kolaylaştırır.
Easy-torch-tpu ve gerçek dünya TPU eğitim çerçeveleri
Resmi platformların üzerine, topluluk TPU'ların benimsenmesini kolaylaştırmak için daha üst düzey çerçeveler geliştiriyor.. Bir örnek aklein4/easy-torch-tpuGoogle Cloud TPU kümelerinde PyTorch/XLA iş akışlarını basitleştirmek için özel olarak oluşturulmuş, hafif bir eğitim çerçevesi.
Easy-torch-tpu, Hypercomputer/torchprime gibi büyük ve katı kod tabanlarına kıyasla daha basit ve esnek bir alternatif olarak konumlanıyor.Tasarım öncelikleri açık: kolay kurulum, basit özelleştirme ve sorunsuz entegrasyon. gcloud ssh-odaklı küme iş akışları. Özellikle "akademik ölçekli" deneyleri hedefliyor; yaklaşık 32-64 TPU çipi üzerinde 1-10 milyar parametre aralığındaki modelleri kapsıyor.
Genişletilebilirlik, alt sınıflama ve yapılandırma dosyaları aracılığıyla sağlanır.Yeni alt sınıflar ekleyerek kendi mimarilerinizi, eğitim döngülerinizi, optimize edicilerinizi, veri yükleyicilerinizi ve hatta özel parçalama ve yeniden somutlaştırma stratejilerinizi entegre edebilirsiniz. Bu, çerçevenin dağıtılmış ve günlük kaydı altyapısını yeniden kullanırken özgürce denemeler yapmanıza olanak tanır.
Bu çerçeve, ekosistemin temel araçlarıyla sıkı bir şekilde entegre olmaktadır.Ağırlıklar ve sapmalar desteği, deney takibini son derece kolaylaştırırken, Hugging Face entegrasyonu veri kümelerinin yüklenmesini, önceden eğitilmiş kontrol noktalarının çekilmesini ve daha sonra standart GPU tabanlı PyTorch'ta çalıştırılabilecek modellerin kaydedilmesini basitleştirir. Depo, kurulum belgeleri, başlangıç örnekleri içerir ve topluluk geri bildirimleriyle aktif olarak geliştirilmektedir.
Sınırlamalar, hata ayıklama ve performans sorunları
Tüm bu iyileştirmelere rağmen, TPU'lar üzerinde PyTorch çalıştırmak henüz tamamen sorunsuz değil.Büyük modeller veya dinamik iş yükleri üzerinde çalışırken, işlerin nerede ters gidebileceğini anlamak size çok zaman kazandıracaktır.
Grafik yeniden derlemeleri, performansı düşüren en büyük gizli etkenlerden biri olmaya devam ediyor.Senkronizasyon noktaları arasında hesaplama grafiğiniz veya giriş şekilleriniz değiştiğinde, XLA'nın yeniden derlenmesi gerekebilir ve bu da fark edilebilir duraklamalara neden olur. Bu durum, özellikle dil modelleme ve üretim iş yüklerinde yaygın olan değişken uzunluklu diziler veya uyarlanabilir toplu işlem boyutlarında sıkça görülür.
Desteklenmeyen veya kısmen desteklenen operatörler, performansı sessizce düşürebilir.PyTorch/XLA ve TorchTPU geniş operatör kapsamını hedeflese de, bazı ATen işlemleri henüz yerel XLA indirgemelerine sahip olmayabilir. Bu durumlarda, yürütme teknik olarak doğru olsa da, çok daha yavaş olabilen CPU'ya geri dönebilir. Dahili hata ayıklama yardımcı programları ve ölçümler (örneğin, torch_xla.debug.metricsBu bilgiler, işlemciye geri dönüşlerin veya beklenmedik yeniden derlemelerin nerede gerçekleştiğini tespit etmenize yardımcı olur.
Nsight ve nvprof gibi klasik GPU profil oluşturma araçları TPU çekirdeklerinin içine bakamaz.Bunun yerine, darboğazları anlamak için XLA'ya özgü profil oluşturma kancalarına, TPU çalışma zamanı metriklerine ve üst düzey günlük kaydına güvenirsiniz. Birçok ekip, en iyi uygulamaları (statik benzeri şekiller, dikkatli veri yükleme, yeniden derlemelerin izlenmesi) benimsedikten sonra, öngörülebilir performansa hızla ulaştıklarını fark eder.
Google'ın derleyici yol haritası, açıkça bu sorunlu noktaları hedefliyor.XLA içindeki gelişmiş sınırlı dinamizm çalışmaları, modellerin yeni derlemeleri tetiklemeden değişen dizi uzunluklarını ve toplu işlem boyutlarını ele almasını sağlamayı amaçlamaktadır. Giderek büyüyen önceden derlenmiş TPU çekirdekleri kütüphanesi, yeni grafiklerin ilk yinelemesinde soğuk başlatma gecikmesini önemli ölçüde azaltmayı hedeflemektedir.
Yol haritası ve ekosistem: TPU'lar üzerinde sorunsuz PyTorch'a doğru
İleriye dönük olarak, Google'ın TorchTPU yol haritası iddialı ve daha geniş PyTorch ekosistemiyle yakından uyumlu.Herkese açık bir GitHub deposu planlanmaktadır; bu depoda kapsamlı dokümantasyon, mimari eğitimleri ve hem eğitim hem de sunum senaryolarını kapsayan tekrarlanabilir örnekler yer alacaktır.
PyTorch'un Helion DSL'si ile entegrasyon yakın gelecekte gerçekleşecek.Bu, geliştiricilerin XLA'nın en derin katmanlarına veya donanıma özgü kodlara dalmadan özel TPU çekirdekleri yazma seçeneklerini genişletmelidir. Dinamik şekiller için yerel, birinci sınıf destek meşale.derleme Bu aynı zamanda, modern sekans tabanlı modellerin gerçeklerini yansıtan bir önceliktir.
Çoklu kuyruk desteği de bir diğer önemli odak alanımızdır.Birçok üretim PyTorch kod tabanı, eşzamansız yürütme kalıplarına ve birbirinden bağımsız bellek/hesaplama akışlarına büyük ölçüde bağımlıdır. Bu kalıpların büyük yeniden düzenlemeler gerektirmeden TPU'lara sorunsuz bir şekilde eşlenmesini sağlamak, büyük ve olgun projeler için geçiş sürtünmesini önemli ölçüde azaltacaktır.
Derin ekosistem entegrasyonları halihazırda başlamış durumda.Tam TPU Pod boyutuna güçlü ölçeklendirmeyi doğrulamak ve vLLM ve TorchTitan gibi büyük PyTorch tabanlı sistemlere entegre etmek için çalışmalar devam etmektedir. Aynı zamanda Google, Meta ve PyTorch topluluğuyla yakın işbirliği içinde çalışmakta ve benimsenmeyi ve şeffaflığı hızlandırmak için TorchTPU'nun önemli bölümlerini açık kaynaklı hale getirmeyi araştırmaktadır.
Tüm bunlar, TPU kapasitesinin hızla arttığı daha geniş bir iş ortamı bağlamında gerçekleşiyor.Google Cloud, milyarlarca dolarlık yapay zeka altyapı anlaşmalarına imza atıyor, Anthropic bir milyona kadar TPU'ya (yaklaşık bir gigawatt kapasite) erişim planlıyor ve Google hatta TPU'ları doğrudan şirket içi veri merkezleri için satıyor. TPU'ların niş bir alan olup yalnızca Google'a özgü bir kaynak olduğu günler çoktan geride kaldı.
Özetle, PyTorch'un TPU üzerinde kullanımı hikayesi, "sıradışı bir yan yol" olmaktan "standart bir seçenek" olmaya doğru inanılmaz derecede hızlı bir şekilde ilerliyor.TorchTPU'nun yerel eager deneyimi, PyTorch/XLA'nın denenmiş ve test edilmiş lazy yürütme özelliği, easy-torch-tpu gibi çerçeveler ve bunların etrafındaki zengin Cloud TPU altyapısı sayesinde, artık ana akım PyTorch modellerini -çoğu zaman sadece cihaz dizesinde küçük bir değişiklik yaparak- en büyük yapay zeka süper bilgisayarlarından bazılarında verimli bir şekilde çalıştırabilirsiniz. Yığın, yeni zihinsel modelleri zorlamak yerine tanıdık PyTorch kalıplarına ne kadar çok yakınlaşırsa, donanım seçimini temel bir tasarım kısıtlaması yerine bir uygulama detayı olarak ele almak o kadar gerçekçi hale gelir.
