在 TPU Pod 切片上运行 TensorFlow 代码
设置运行 TensorFlow 的 TPU 虚拟机 Pod 并运行计算
按照以下步骤设置运行 TensorFlow 的 Pod 并运行计算。
$ gcloud compute tpus tpu-vm create tpu-name \ --zone=europe-west4-a \ --accelerator-type=v3-32 \ --version=tpu-vm-tf-2.11.0-pod
命令标志说明
zone
- 您计划在其中创建 Cloud TPU 的可用区。
accelerator-type
- 要创建的 Cloud TPU 的类型。
version
- Cloud TPU 软件版本。默认选项为最新的 TensorFlow 软件版本。
连接到 Cloud TPU 虚拟机
通过 SSH 连接到 Cloud TPU Pod 中的 TPU 虚拟机:
$ gcloud compute tpus tpu-vm ssh tpu-name \ --zone europe-west4-a
设置以下环境变量。
(vm)$ export TPU_NAME=tpu-name (vm)$ export TPU_LOAD_LIBRARY=0
在当前目录中创建一个名为
tpu-test.py
的文件,并将以下脚本复制粘贴到其中。
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)
使用以下命令运行此脚本:
(vm)$ python3 tpu-test.py
此脚本会对 TPU 的每个 TensorCore 执行简单计算。输出将类似于以下内容:
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) }
清理
完成 TPU 虚拟机的操作后,请按照以下步骤清理资源。
断开与 Compute Engine 的连接:
(vm)$ exit
删除您的 Cloud TPU。
$ gcloud compute tpus tpu-vm delete tpu-name \ --zone europe-west4-a
通过运行以下命令来验证资源已删除。确保您的 TPU 不再列出。删除操作可能需要几分钟时间才能完成。
$ gcloud compute tpus tpu-vm list \ --zone europe-west4-a