Häufig gestellte Fragen – Cloud TPU

Dieses Dokument enthält eine Liste häufig gestellter Fragen zu Cloud TPUs. Der Tab ist in Abschnitte unterteilt:

1. Framework-unabhängige FAQs – Fragen zur Verwendung von Cloud TPUs, unabhängig vom ML-Framework, das Sie verwenden.
2. JAX-FAQs – Fragen zur Verwendung von Cloud TPUs mit JAX
3. FAQs zu PyTorch – Fragen zur Verwendung von Cloud TPUs mit PyTorch

FAQs zu Framework-unabhängig

Wie prüfe ich, welcher Prozess die TPU auf einer Cloud TPU-VM verwendet?

Führen Sie sudo lsof -w /dev/accel* auf der Cloud TPU-VM aus, um die Prozess-ID und andere Informationen zum Prozess mit der TPU zu drucken.

Wie füge ich einer Cloud TPU-VM ein nichtflüchtiges Laufwerk-Volume hinzu?

Weitere Informationen finden Sie unter Nichtflüchtigen Speicher zu einer TPU-VM hinzufügen.

Welche Speicheroptionen werden für das Training mit der TPU-VM unterstützt/empfohlen?

Weitere Informationen finden Sie unter Cloud TPU-Speicheroptionen.

FAQs zu JAX

Woher weiß ich, ob die TPU in meinem Programm verwendet wird?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, zu prüfen, ob JAX die TPU verwendet:

1. Verwenden Sie die Funktion jax.devices(). Beispiel:

   assert jax.devices()[0].platform == 'tpu'
   

2. Erstellen Sie ein Profil für Ihr Programm und prüfen Sie, ob das Profil TPU-Vorgänge enthält. Weitere Informationen finden Sie unter Profilerstellung für JAX-Programme.

Weitere Informationen finden Sie unter JAX – FAQs.

FAQs zu Pytorch

Woher weiß ich, ob die TPU in meinem Programm verwendet wird?

Sie können folgende Python-Befehle ausführen:

>>> import torch_xla.core.xla_model as xm
>>> xm.get_xla_supported_devices(devkind="TPU")

Prüfen Sie, ob Sie TPU-Geräte sehen können.