TensorFlow-Code auf TPU Pod-Slices ausführen
TPU-VM-Pod mit TensorFlow einrichten und Berechnung ausführen
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen Pod einzurichten, auf dem TensorFlow ausgeführt wird, und eine Berechnung auszuführen.
$ gcloud compute tpus tpu-vm create tpu-name \ --zone=europe-west4-a \ --accelerator-type=v3-32 \ --version=tpu-vm-tf-2.11.0-pod
Beschreibung der Befehls-Flags
zone
- Die Zone, in der Sie Ihre Cloud TPU erstellen möchten.
accelerator-type
- Der Typ der zu erstellenden Cloud TPU.
version
- Die Cloud TPU-Softwareversion. Standardmäßig wird die neueste TensorFlow-Softwareversion verwendet.
Verbindung zur Cloud TPU-VM herstellen
Stellen Sie eine SSH-Verbindung zu einer TPU-VM in Ihrem Cloud TPU Pod her:
$ gcloud compute tpus tpu-vm ssh tpu-name \ --zone europe-west4-a
Legen Sie die folgenden Umgebungsvariablen fest:
(vm)$ export TPU_NAME=tpu-name (vm)$ export TPU_LOAD_LIBRARY=0
Erstellen Sie im aktuellen Verzeichnis eine Datei mit dem Namen
tpu-test.py
, kopieren Sie das folgende Skript und fügen Sie es in diese Datei ein.
import tensorflow as tf print("Tensorflow version " + tf.__version__) cluster_resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver() print('Running on TPU ', cluster_resolver.cluster_spec().as_dict()['worker']) tf.config.experimental_connect_to_cluster(cluster_resolver) tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(cluster_resolver) strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(cluster_resolver) @tf.function def add_fn(x,y): z = x + y return z x = tf.constant(1.) y = tf.constant(1.) z = strategy.run(add_fn, args=(x,y)) print(z)
Führen Sie dieses Skript mit dem folgenden Befehl aus:
(vm)$ python3 tpu-test.py
Dieses Skript führt eine einfache Berechnung auf jedem TensorCore einer TPU aus. Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:
PerReplica:{ 0: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 1: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 2: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 3: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 4: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 5: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 6: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 7: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 8: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 9: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 10: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 11: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 12: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 13: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 14: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 15: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 16: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 17: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 18: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 19: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 20: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 21: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 22: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 23: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 24: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 25: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 26: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 27: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 28: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 29: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 30: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32), 31: tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32) }
Bereinigen
Wenn Sie mit Ihrer TPU-VM fertig sind, führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre Ressourcen zu bereinigen.
Trennen Sie die Verbindung zur Compute Engine:
(vm)$ exit
Löschen Sie Ihre Cloud TPU.
$ gcloud compute tpus tpu-vm delete tpu-name \ --zone europe-west4-a
Überprüfen Sie mit dem folgenden Befehl, ob die Ressourcen gelöscht wurden. Achten Sie darauf, dass Ihre TPU nicht mehr aufgeführt wird. Der Löschvorgang kann einige Minuten dauern.
$ gcloud compute tpus tpu-vm list \ --zone europe-west4-a