サポートされる TPU バージョン

モデルのトレーニングに最適な TPU ハードウェア バージョンを決定するには、システム アーキテクチャページの TPU ハードウェア バージョンのドキュメントをご覧ください。Cloud TPU でサポートされている参照モデルの一覧については、サポートされているモデルページをご覧ください。

次の表は、サポートされている TPU のバージョンを記載しています。

TPU バージョン サポートの開始 サポートの終了
v2-8 2018 年 2 月 12 日 (終了日未定)
v2-32 2019 年 5 月 7 日 (終了日未定)
v2-128 2019 年 5 月 7 日 (終了日未定)
v2-256 2019 年 5 月 7 日 (終了日未定)
v2-512 2019 年 5 月 7 日 (終了日未定)
v3-8 2018 年 10 月 10 日 (終了日未定)
v3-32 2019 年 5 月 7 日 (終了日未定)
v3-128 2019 年 5 月 7 日 (終了日未定)
v3-256 2019 年 5 月 7 日 (終了日未定)
v3-512 2019 年 5 月 7 日 (終了日未定)
v3-1024 2019 年 5 月 7 日 (終了日未定)
v3-2048 2019 年 5 月 7 日 (終了日未定)

TPU ソフトウェア バージョン

使用する TPU ソフトウェアのバージョンは、使用する TPU アーキテクチャと ML フレームワークによって異なります。

TPU ノード

TensorFlow

モデルの書き込まれた TensorFlow のバージョンと一致する TPU ソフトウェア バージョンを使用します。たとえば、TF 2.6.0 を使用している場合は、2.6.0 TPU ソフトウェア バージョンを使用します。TensorFlow 固有の TPU ソフトウェア バージョンは次のとおりです。

  • 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

モデルの書き込まれた PyTorch のバージョンと一致する TPU ソフトウェア バージョンを使用します。たとえば、PyTorch 1.9 を使用している場合は、pytorch-1.9 を使用します。

PyTorch 固有の TPU ソフトウェア バージョンは次のとおりです。

  • pytorch-1.6
  • pytorch-1.7
  • pytorch-1.8
  • pytorch-1.9
  • Pytorch-nightly

JAX

TPU ノード VM には JAX を手動でインストールする必要があるため、JAX 固有の TPU ソフトウェア バージョンはありません。TensorFlow 用に用意されている任意のバージョンを使用できます。

TPU VM

TensorFlow

モデルの書き込まれた TensorFlow のバージョンと一致する TPU ソフトウェア バージョンを使用します。たとえば、TF 2.6.0 を使用している場合は、tpu-vm-tf-2.6.0 TPU ソフトウェア バージョンを使用します。TPU Pod を使用している場合は、tpu-vm-tf-2.6.0-pod を使用します。

PyTorch

v2-alpha TPU バージョンには、PyTorch 1.8 がプリインストールされています。PyTorch 1.9 以降を使用する場合は、PyTorch バージョンの変更をご覧ください。

JAX

TPU VM に JAX を手動でインストールする必要があるため、JAX 固有の TPU ソフトウェア バージョンはありません。TPU のバージョンは v2-alpha を使用してください。