Organízate con las colecciones
Guarda y clasifica el contenido según tus preferencias.
Ejecutar un cálculo en una VM de TPU de Cloud con PyTorch
En este documento se ofrece una breve introducción sobre cómo trabajar con PyTorch y Cloud TPU.
Antes de empezar
Antes de ejecutar los comandos de este documento, debes crear una Google Cloud cuentagcloud, instalar la CLI de Google Cloud y configurar el comando gcloud. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar el entorno de TPU de Cloud.
Crear una TPU de Cloud con gcloud
Define algunas variables de entorno para que los comandos sean más fáciles de usar.
El ID de tu proyecto Google Cloud . Usa un proyecto que ya tengas o crea uno.
TPU_NAME
El nombre de la TPU.
ZONE
La zona en la que se creará la VM de TPU. Para obtener más información sobre las zonas admitidas, consulta Regiones y zonas de TPU.
ACCELERATOR_TYPE
El tipo de acelerador especifica la versión y el tamaño de la TPU de Cloud que quieres crear. Para obtener más información sobre los tipos de aceleradores compatibles con cada versión de TPU, consulta Versiones de TPU.
Si no puedes conectarte a una VM de TPU mediante SSH, puede deberse a que la VM de TPU no tiene una dirección IP externa. Para acceder a una VM de TPU sin una dirección IP externa, sigue las instrucciones que se indican en Conectarse a una VM de TPU sin una dirección IP pública.
Para comprobar que los recursos se han eliminado, ejecuta el siguiente comando. Comprueba que tu TPU ya no aparezca en la lista. El proceso de eliminación puede tardar varios minutos.
$gcloudcomputetpustpu-vmlist\--zone=$ZONE
Siguientes pasos
Consulta más información sobre las VMs de TPU de Cloud:
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Es difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["La información o el código de muestra no son correctos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Me faltan las muestras o la información que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-11 (UTC)."],[],[],null,["# Run a calculation on a Cloud TPU VM using PyTorch\n=================================================\n\nThis document provides a brief introduction to working with PyTorch and\nCloud TPU.\n| **Note:** This example shows how to run code on a v5litepod-8 (v5e) TPU which is a single-host TPU. Single-host TPUs have only 1 TPU VM. To run code on TPUs with more than one TPU VM (for example, v5litepod-32 or larger), see [Run PyTorch code on Cloud TPU slices](/tpu/docs/pytorch-pods).\n\n\nBefore you begin\n----------------\n\nBefore running the commands in this document, you must create a Google Cloud account,\ninstall the Google Cloud CLI, and configure the `gcloud` command. For more\ninformation, see [Set up the Cloud TPU environment](/tpu/docs/setup-gcp-account).\n\nCreate a Cloud TPU using `gcloud`\n---------------------------------\n\n1. Define some environment variables to make the commands easier to use.\n\n\n ```bash\n export PROJECT_ID=your-project-id\n export TPU_NAME=your-tpu-name\n export ZONE=us-east5-a\n export ACCELERATOR_TYPE=v5litepod-8\n export RUNTIME_VERSION=v2-alpha-tpuv5-lite\n ``` \n\n #### Environment variable descriptions\n\n \u003cbr /\u003e\n\n2. Create your TPU VM by running the following command:\n\n ```bash\n $ gcloud compute tpus tpu-vm create $TPU_NAME \\\n --project=$PROJECT_ID \\\n --zone=$ZONE \\\n --accelerator-type=$ACCELERATOR_TYPE \\\n --version=$RUNTIME_VERSION\n ```\n\nConnect to your Cloud TPU VM\n----------------------------\n\nConnect to your TPU VM over SSH using the following command: \n\n```bash\n$ gcloud compute tpus tpu-vm ssh $TPU_NAME \\\n --project=$PROJECT_ID \\\n --zone=$ZONE\n```\n\nIf you fail to connect to a TPU VM using SSH, it might be because the TPU VM\ndoesn't have an external IP address. To access a TPU VM without an external IP\naddress, follow the instructions in [Connect to a TPU VM without a public IP address](/tpu/docs/tpu-iap).\n\nInstall PyTorch/XLA on your TPU VM\n----------------------------------\n\n```bash\n$ (vm) sudo apt-get update\n$ (vm) sudo apt-get install libopenblas-dev -y\n$ (vm) pip install numpy\n$ (vm) pip install torch torch_xla[tpu] -f https://storage.googleapis.com/libtpu-releases/index.html\n```\n\nVerify PyTorch can access TPUs\n------------------------------\n\nUse the following command to verify PyTorch can access your TPUs: \n\n```bash\n$ (vm) PJRT_DEVICE=TPU python3 -c \"import torch_xla.core.xla_model as xm; print(xm.get_xla_supported_devices(\\\"TPU\\\"))\"\n```\n\nThe output from the command should look like the following: \n\n```\n['xla:0', 'xla:1', 'xla:2', 'xla:3', 'xla:4', 'xla:5', 'xla:6', 'xla:7']\n```\n\nPerform a basic calculation\n---------------------------\n\n1. Create a file named `tpu-test.py` in the current directory and copy and paste\n the following script into it:\n\n import torch\n import torch_xla.core.xla_model as xm\n\n dev = xm.xla_device()\n t1 = torch.randn(3,3,device=dev)\n t2 = torch.randn(3,3,device=dev)\n print(t1 + t2)\n\n2. Run the script:\n\n ```bash\n (vm)$ PJRT_DEVICE=TPU python3 tpu-test.py\n ```\n\n The output from the script shows the result of the computation: \n\n tensor([[-0.2121, 1.5589, -0.6951],\n [-0.7886, -0.2022, 0.9242],\n [ 0.8555, -1.8698, 1.4333]], device='xla:1')\n\n\nClean up\n--------\n\n\nTo avoid incurring charges to your Google Cloud account for\nthe resources used on this page, follow these steps.\n\n1. Disconnect from the Cloud TPU instance, if you have not already\n done so:\n\n ```bash\n (vm)$ exit\n ```\n\n Your prompt should now be `username@projectname`, showing you are in the\n Cloud Shell.\n2. Delete your Cloud TPU.\n\n ```bash\n $ gcloud compute tpus tpu-vm delete $TPU_NAME \\\n --project=$PROJECT_ID \\\n --zone=$ZONE\n ```\n3. Verify the resources have been deleted by running the following command. Make\n sure your TPU is no longer listed. The deletion might take several minutes.\n\n ```bash\n $ gcloud compute tpus tpu-vm list \\\n --zone=$ZONE\n ```\n\n\nWhat's next\n-----------\n\nRead more about Cloud TPU VMs:\n\n- [Run PyTorch code on TPU slices](/tpu/docs/pytorch-pods)\n- [Manage TPUs](/tpu/docs/managing-tpus-tpu-vm)\n- [Cloud TPU system architecture](/tpu/docs/system-architecture-tpu-vm)\n- [PyTorch/XLA documentation](https://pytorch.org/xla/release/1.7/index.html)"]]
