Informationen zur Ermittlung der effektivsten TPU-Hardware-Version für das Training Ihres Modells finden Sie in der Dokumentation zu den TPU-Hardware-Versionen auf der Seite Systemarchitektur. Auf der Seite Unterstützte Modelle finden Sie eine Liste der von Cloud TPU unterstützten Referenzmodelle.
In der folgenden Tabelle sind die unterstützten TPU-Versionen aufgeführt.
| TPU-Version | Support-Start | Support-Ende |
|---|---|---|
| v2-8 | 12. Februar 2018 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
| v2-32 | 7. Mai 2019 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
| v2-128 | 7. Mai 2019 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
| v2-256 | 7. Mai 2019 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
| v2-512 | 7. Mai 2019 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
| v3-8 | 10. Oktober 2018 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
| v3-32 | 7. Mai 2019 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
| v3-128 | 7. Mai 2019 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
| v3-256 | 7. Mai 2019 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
| v3-512 | 7. Mai 2019 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
| v3-1024 | 7. Mai 2019 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
| v3-2048 | 7. Mai 2019 | (Enddatum wurde noch nicht festgelegt) |
TPU-Softwareversionen
Die Version der TPU-Software, die Sie verwenden sollten, hängt von der verwendeten TPU-Architektur und ML-Framework ab.
TPU-Knoten
TensorFlow
Verwenden Sie die TPU-Softwareversion, die der Version von TensorFlow entspricht, mit der Ihr Modell geschrieben wurde. Wenn Sie beispielsweise TF 2.6.0 verwenden, nutzen Sie die TPU-Softwareversion 2.6.0. Die TensorFlow-spezifischen TPU-Softwareversionen sind:
- 1.15.3
- 1.15.4
- 1.15.5
- 2.1
- 2.1.1
- 2.1.2
- 2.1.3
- 2.1.4
- 2,2
- 2.2.1
- 2.2.2
- 2.2.3
- 2,3
- 2.3.1
- 2.3.2
- 2.3.3
- 2.3.4
- 2.4.0
- 2.4.1
- 2.4.2
- 2.4.3
- 2.5.0
- 2.5.1
- 2.6.0
- nightly
PyTorch
Verwenden Sie die TPU-Softwareversion, die der Version von PyTorch entspricht, mit der Ihr Modell geschrieben wurde. Wenn Sie beispielsweise PyTorch 1.9 verwenden, verwenden Sie pytorch-1.9.
Die PyTorch-spezifischen TPU-Softwareversionen sind:
- pytorch-1.6
- pytorch-1.7
- pytorch-1.8
- pytorch-1.9
- pytorch-nightly
JAX
Sie müssen JAX in Ihrer TPU-Knoten-VM manuell installieren, sodass es keine JAX-spezifische TPU-Softwareversion gibt. Sie können jede der für TensorFlow aufgeführten Versionen verwenden.
TPU-VM
TensorFlow
Verwenden Sie die TPU-Softwareversion, die der Version von TensorFlow entspricht, mit der Ihr Modell geschrieben wurde. Wenn Sie beispielsweise TF 2.6.0 verwenden, nutzen Sie die TPU-Softwareversion tpu-vm-tf-2.6.0. Wenn Sie einen TPU-Pod verwenden, verwenden Sie tpu-vm-tf-2.6.0-pod.
TPU-VMs werden mit TensorFlow und der entsprechenden Libtpu-Bibliothek erstellt. Die folgende Tabelle zeigt die Versionen von TensorFlow und die zugehörigen Versionen der Bibliothek libtpu.so:
| TensorFlow-Version | libtpu.so-Version |
|---|---|
| 2,7* | 1.1.0 |
| 2,6* | 1.0.0 |
PyTorch
Auf der TPU-Version v2-alpha ist PyTorch 1.8 vorinstalliert. Wenn Sie PyTorch 1.9 oder höher verwenden möchten, finden Sie weitere Informationen unter PyTorch-Version ändern.
JAX
Sie müssen JAX auf Ihrer TPU-VM manuell installieren, sodass es keine JAX-spezifische TPU-Softwareversion gibt. Verwenden Sie die v2-alpha-TPU-Version.