近日,谷歌宣布云端加速器tpu开始进一步支持深度学习函式库pytorch,仅需使用python套件pytorch/xla,进行最小程度的修改,就能够使用tpu来加速机器学习工作负载,且在tpu还不支援的操作,自动退回到以cpu运算,同时pytorch/xla也会生成详细的报告,帮助使用者发现应用程序瓶颈,高效执行机器学习工作负载。
	xla是google在2018年推出的最佳化编译器,通过最佳化算法运算,可以提升机器学习模型的执行速度,xla支援处理器以及绘图卡,也能够在googletpu上执行,并可以让cloudtpu更容易支持pytorch。
在最新的pytorch/xla上,使cloudtpu正式支援pytorch1.6,在基础设施层提供模型平行运算能力,允许开发者可以在多个tpu核心上,分散大规模嵌入表,因此有能力创建许多过去无法实现的应用。
	另外,谷歌还在云端上发布的深度学习虚拟机器(dlvm)映像档,其中包括pytorch等各种深度学习框架,而pytorch/xla1.6现在预装在dlvm中,并且已经对cloudtpu进行最佳化。
	为了让开发者更好上手pytorch/xla,google云端还提供一组常用深度学习模型开源实作,以及相关的教程,这些模型包括使用imagenet资料集的图像分类任务resnet-50,还有transformer、roberta以及bert等知名模型,也能使用pytorch1.6才加入,由脸书开发的深度学习推荐模型(dlrm)。官方提到,在cloudtpu训练这些模型,大部分的情况仅需修改少量代码即可实现。
			
			
       	 	
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