Ejecuta un cálculo en una VM de Cloud TPU con JAX

En este documento, se proporciona una breve introducción al trabajo con JAX y Cloud TPU.

Antes de seguir esta guía de inicio rápido, debes crear una cuenta de Google Cloud Platform, instalar Google Cloud CLI y configurar el comando gcloud. Para obtener más información, consulta Configura una cuenta y un proyecto de Cloud TPU.

Instala Google Cloud CLI

La CLI de Google Cloud contiene herramientas y bibliotecas para interactuar con los productos y servicios de Google Cloud. Para obtener más información, consulta Instala Google Cloud CLI.

Configura el comando gcloud

Ejecuta los siguientes comandos para configurar gcloud para usar tu proyecto de Google Cloud e instalar los componentes necesarios para la vista previa de la VM de TPU.

  $ gcloud config set account your-email-account
  $ gcloud config set project your-project-id

Habilita la API de Cloud TPU

1. Habilita la API de Cloud TPU con el siguiente comando gcloud en Cloud Shell. (también puedes habilitarlo desde la consola de Google Cloud).

   $ gcloud services enable tpu.googleapis.com

2. Ejecuta el siguiente comando para crear una identidad de servicio.

   $ gcloud beta services identity create --service tpu.googleapis.com

Crea una VM de Cloud TPU con gcloud

Con las VMs de Cloud TPU, tu modelo y código se ejecutan directamente en la máquina anfitrión de TPU. Puedes establecer una conexión SSH directamente al host de TPU. Puedes ejecutar código arbitrario, instalar paquetes, ver registros y depurar código directamente en el host de TPU.

1. Para crear tu VM de TPU, ejecuta el siguiente comando desde Cloud Shell o la terminal de tu computadora en la que esté instalada la CLI de Google Cloud.

   (vm)$ gcloud compute tpus tpu-vm create tpu-name \
   --zone=us-central1-a \
   --accelerator-type=v3-8 \
   --version=tpu-ubuntu2204-base

   Campos obligatorios

   zone

   Es la zona en la que deseas crear la Cloud TPU.

   accelerator-type

   El tipo de acelerador especifica la versión y el tamaño de la Cloud TPU que deseas crear. Para obtener más información sobre los tipos de aceleradores compatibles con cada versión de TPU, consulta Versiones de TPU.

   version

   La versión de software de Cloud TPU. Para todos los tipos de TPU, usa tpu-ubuntu2204-base.

Conéctate a tu VM de Cloud TPU

Usa el siguiente comando para establecer una conexión SSH a tu VM de TPU:

$ gcloud compute tpus tpu-vm ssh tpu-name --zone=us-central1-a

Campos obligatorios

tpu_name

Es el nombre de la VM de TPU a la que te conectas.

zone

Es la zona en la que creaste la Cloud TPU.

Instala JAX en tu VM de Cloud TPU

(vm)$ pip install jax[tpu] -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html

Verificación del sistema

Verifica que JAX pueda acceder a la TPU y ejecutar operaciones básicas:

Inicia el intérprete de Python 3:

(vm)$ python3

>>> import jax

Muestra la cantidad de núcleos de TPU disponibles:

>>> jax.device_count()

Se muestra la cantidad de núcleos de TPU. Si usas una TPU v4, este valor debería ser 4. Si usas una TPU v2 o v3, este valor debe ser 8.

Realiza un cálculo simple:

>>> jax.numpy.add(1, 1)

Se muestra el resultado de la adición de numpy:

Resultado del comando:

Array(2, dtype=int32, weak_type=true)

Sal del intérprete de Python:

>>> exit()

Ejecuta el código JAX en una VM de TPU

Nota: En este ejemplo, se muestra cómo ejecutar código en una sola TPU de host (por ejemplo, v2-8 o v3-8). Para ejecutar código en una porción de TPU más grande (por ejemplo, v2-32 o v3-32), consulta el ejemplo de Ejecuta JAX en porciones de pod de Cloud TPU.

Ahora puedes ejecutar cualquier código JAX que desees. Los ejemplos de flax son un excelente punto de partida para ejecutar modelos de AA estándar en JAX. Por ejemplo, para entrenar una red convolucional básica de MNIST, haz lo siguiente:

1. Instala las dependencias de los ejemplos de Flax

   (vm)$ pip install --upgrade clu
   (vm)$ pip install tensorflow
   (vm)$ pip install tensorflow_datasets

2. Instala FLAX

   (vm)$ git clone https://github.com/google/flax.git
   (vm)$ pip install --user flax

3. Ejecuta la secuencia de comandos de entrenamiento de MNIST de FLAX

   (vm)$ cd flax/examples/mnist
   (vm)$ python3 main.py --workdir=/tmp/mnist \
   --config=configs/default.py \
   --config.learning_rate=0.05 \
   --config.num_epochs=5

La secuencia de comandos descarga el conjunto de datos y comienza el entrenamiento. El resultado de la secuencia de comandos debería verse de la siguiente manera:

  0214 18:00:50.660087 140369022753856 train.py:146] epoch:  1, train_loss: 0.2421, train_accuracy: 92.97, test_loss: 0.0615, test_accuracy: 97.88
  I0214 18:00:52.015867 140369022753856 train.py:146] epoch:  2, train_loss: 0.0594, train_accuracy: 98.16, test_loss: 0.0412, test_accuracy: 98.72
  I0214 18:00:53.377511 140369022753856 train.py:146] epoch:  3, train_loss: 0.0418, train_accuracy: 98.72, test_loss: 0.0296, test_accuracy: 99.04
  I0214 18:00:54.727168 140369022753856 train.py:146] epoch:  4, train_loss: 0.0305, train_accuracy: 99.06, test_loss: 0.0257, test_accuracy: 99.15
  I0214 18:00:56.082807 140369022753856 train.py:146] epoch:  5, train_loss: 0.0252, train_accuracy: 99.20, test_loss: 0.0263, test_accuracy: 99.18

Limpia

Cuando termines de usar la VM de TPU, sigue estos pasos para limpiar los recursos.

1. Desconéctate de la instancia de Compute Engine, si aún no lo hiciste:

   (vm)$ exit

2. Borra tu Cloud TPU.

   $ gcloud compute tpus tpu-vm delete tpu-name \
     --zone=us-central1-a

3. Ejecuta el siguiente comando para verificar que los recursos se hayan borrado. Asegúrate de que tu TPU ya no aparezca en la lista. La eliminación puede tardar varios minutos.

   $ gcloud compute tpus tpu-vm list \
     --zone=us-central1-a

Notas de rendimiento

Estos son algunos detalles importantes que son particularmente relevantes para usar las TPU en JAX.

Relleno

Una de las causas más comunes del rendimiento lento en las TPU es la introducción de relleno imprevisto:

• Los arreglos en Cloud TPU están en mosaicos. Esto implica el relleno de una de las dimensiones a un múltiplo de 8 y de otra a un múltiplo de 128.
• La unidad de multiplicación de matrices funciona mejor con pares de matrices grandes que minimizan la necesidad de relleno.

bfloat16 dtype

De forma predeterminada, la multiplicación de matrices en JAX en TPU usa bfloat16 con acumulación de float32. Esto se puede controlar con el argumento de precisión en las llamadas a funciones relevantes de jax.numpy (matmul, dot, einsum, etc.). En particular:

• precision=jax.lax.Precision.DEFAULT: Usa precisión bfloat16 mixta (más rápida).
• precision=jax.lax.Precision.HIGH: Usa varios pases de MXU para lograr una mayor precisión.
• precision=jax.lax.Precision.HIGHEST: Usa aún más pases de MXU para lograr una precisión completa de float32.

JAX también agrega el tipo de datos bfloat16, que puedes usar para transmitir arrays de forma explícita a bfloat16, por ejemplo, jax.numpy.array(x, dtype=jax.numpy.bfloat16).

Ejecuta JAX en una Colab

Cuando ejecutas código de JAX en un notebook de Colab, este crea automáticamente un nodo TPU heredado. Los nodos TPU tienen una arquitectura diferente. Para obtener más información, consulta Arquitectura del sistema.

¿Qué sigue?

Para obtener más información sobre Cloud TPU, consulta los siguientes vínculos:

• Ejecuta el código JAX en porciones de pod de TPU
• Administra TPU
• Arquitectura de sistemas de Cloud TPU