Imágenes de VM de TPU

Cuando creas recursos TPU, debes pasar el parámetro --version o --runtime-version, que especifica una imagen de VM de TPU. Las imágenes de VM de TPU contienen el sistema operativo (Ubuntu) y, de forma opcional, otro software necesario para ejecutar tu código en TPU. En este documento, se proporciona orientación sobre cómo seleccionar la imagen de VM de TPU adecuada cuando creas Cloud TPU.

PyTorch y JAX

Usa las siguientes imágenes base de VM de TPU comunes para PyTorch y JAX y, luego, instala el framework que desees usar.

  • tpu-ubuntu2204-base (predeterminado)
  • v2-alpha-tpuv5 (TPU v5p)

Consulta los documentos de las guías de inicio rápido de PyTorch/XLA y JAX para obtener las instrucciones de instalación.

TensorFlow

Hay imágenes de VM de TPU específicas para cada versión de TensorFlow. Las siguientes versiones de TensorFlow son compatibles con las Cloud TPU:

  • 2.16.1
  • 2.15.1
  • 2.15.0
  • 2.14.1
  • 2.14.0
  • 2.13.1
  • 2.13.0
  • 2.12.1
  • 2.12.0
  • 2.11.1
  • 2.11.0
  • 2.10.1
  • 2.10.0
  • 2.9.3
  • 2.9.1
  • 2.8.4
  • 2.8.3
  • 2.8.0
  • 2.7.4
  • 2.7.3

Para obtener más información sobre las versiones de parche de TensorFlow, consulta Versiones de parche de TensorFlow compatibles.

Para las versiones de TensorFlow 2.15.0 y posteriores, existen variantes de imágenes de VM de TPU basadas en la API del dispositivo (PJRT o ejecutor de transmisión) que estás usando.

Entrenamiento en v5p y v5e

TPU v5e y v5p son compatibles con TensorFlow 2.15.0 y versiones posteriores. Debes especificar la imagen de VM de TPU con el formato tpu-vm-tf-x.y.z-{pod}-pjrt, en el que x es la versión principal de TensorFlow, y es la versión secundaria y z es la versión del parche de TensorFlow. Agrega pod después de la versión de TensorFlow si usas una TPU de varios hosts. Por ejemplo, si usas TensorFlow 2.16.0 en una TPU de varios hosts, usa la imagen de VM de TPU tpu-vm-tf-2.16.0-pod-pjrt. Para otras versiones de TensorFlow, reemplaza 2.16.0 por las versiones principal y de parche de TensorFlow que usas. Si usas una TPU de host único, omite pod.

Publica en la versión 5e

Hay imágenes de Docker de entrega que contienen todos los requisitos de software necesarios para entregar con TensorFlow, PyTorch y JAX. Para obtener más información, consulta Introducción a la inferencia de Cloud TPU v5e.

TPU v4

Si usas TPU v4 y TensorFlow 2.15.0 o versiones posteriores, sigue las instrucciones para entrenar con v5p y v5e. Si usas TensorFlow 2.10.0 o una versión anterior, usa una imagen de VM de TPU específica de v4:

Versión de TensorFlow Versión de imagen de VM de TPU
2.10.0 tpu-vm-tf-2.10.0-v4
tpu-vm-tf-2.10.0-pod-v4
2.9.3 tpu-vm-tf-2.9.3-v4
tpu-vm-tf-2.9.3-pod-v4
2.9.2 tpu-vm-tf-2.9.2-v4
tpu-vm-tf-2.9.2-pod-v4
2.9.1 tpu-vm-tf-2.9.1-v4
tpu-vm-tf-2.9.1-pod-v4

TPU v2 y v3

Si usas TPU v2 o v3, usa la imagen de VM de TPU que coincida con la versión de TensorFlow que usas. Por ejemplo, si usas TensorFlow 2.14.1, usa la imagen de TPU tpu-vm-tf-2.14.1. Para otras versiones de TensorFlow, reemplaza 2.14.1 por la versión de TensorFlow que usas. Si usas un pod de anexo de TPU de varios hosts al final de la imagen de TPU, por ejemplo, tpu-vm-tf-2.14.1-pod.

A partir de TensorFlow 2.15.0, también debes especificar una API del dispositivo. Por ejemplo, si usas TensorFlow 2.16.1 con la API de PJRT, usa la imagen de TPU tpu-vm-tf-2.16.1-pjrt. Si usas la API del ejecutor de transmisiones con la misma versión de TensorFlow, usa la imagen de TPU tpu-vm-tf-2.16.1-se. Las versiones de TensorFlow anteriores a la 2.15.0 solo admiten el ejecutor de transmisión.

Compatibilidad con TensorFlow PJRT

A partir de TensorFlow 2.15.0, puedes usar la interfaz PJRT para TensorFlow en TPU. PJRT incluye desfragmentación automática de la memoria del dispositivo y simplifica la integración del hardware con frameworks. Para obtener más información sobre PJRT, consulta PJRT: Simplificación de la integración del hardware y el framework del AA.

Acelerador Atributo Compatibilidad con PJRT Compatibilidad con el ejecutor de transmisión
TPU v2 - v4 Procesamiento denso (sin API de incorporación de TPU) Sí Sí
TPU v2 - v4 API de procesamiento densa + API de incorporación de TPU No Sí
TPU v2 - v4 tf.summary/tf.print con posición de dispositivo blando No Sí
TPU v5e Procesamiento denso (sin API de incorporación de TPU) Sí No
TPU v5e API de incorporación de TPU N/A No
TPU v5p Procesamiento denso (sin API de incorporación de TPU) Sí No
TPU v5p API de incorporación de TPU Sí No

Versiones de Libtpu

Las imágenes de TensorFlow de las VMs de TPU contienen una versión específica de TensorFlow y la biblioteca libtpu correspondiente. Si creas tu propia imagen de VM, usa las siguientes versiones de software de TPU de TensorFlow y las versiones de libtpu correspondientes:

Versión de TensorFlow Versión de libtpu.so
2.16.1 1.10.1
2.15.1 1.9.0
2.15.0 1.9.0
2.14.1 1.8.1
2.14.0 1.8.0
2.13.1 1.7.1
2.13.0 1.7.0
2.12.1 1.6.1
2.12.0 1.6.0
2.11.1 1.5.1
2.11.0 1.5.0
2.10.1 1.4.1
2.10.0 1.4.0
2.9.3 1.3.2
2.9.1 1.3.0
2.8.3 1.2.3
2.8.0 1.2.0
2.7.3 1.1.2

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