TPU 虚拟机映像
创建 TPU 资源时，您将传递 --version 或 --runtime-version 参数来指定 TPU 虚拟机映像。TPU 虚拟机映像包含操作系统 (Ubuntu) 以及（可选）在 TPU 上运行代码所需的其他软件。本文档提供了有关在创建 Cloud TPU 时选择合适的 TPU 虚拟机映像的指导。
PyTorch 和 JAX
为 PyTorch 和 JAX 使用以下通用 TPU 虚拟机基础映像，然后安装要使用的框架。
- tpu-ubuntu2204-base（默认）
- v2-alpha-tpuv5 (TPU v5p)
有关安装说明，请参阅 PyTorch/XLA 和 JAX 的快速入门文档。
TensorFlow
每个 TensorFlow 版本都有专用的 TPU 虚拟机映像。Cloud TPU 支持以下 TensorFlow 版本：
- 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
如需详细了解 TensorFlow 补丁版本，请参阅支持的 TensorFlow 补丁版本。
对于 TensorFlow 2.15.0 及更高版本，有基于您所用设备 API（PJRT 或数据流执行器）的 TPU 虚拟机映像变体。
关于 v5p 和 v5e 的培训
TPU v5e 和 v5p 支持 TensorFlow 2.15.0 及更高版本。您可按以下格式指定 TPU 虚拟机映像：tpu-vm-tf-x.y.z-{pod}-pjrt，其中 x 是主要 TensorFlow 版本，y 是次要版本，z 是 TensorFlow 补丁版本。如果您使用的是多主机 TPU，请在 TensorFlow 版本后添加 pod。例如，如果您在多主机 TPU 上使用 TensorFlow 2.16.0，请使用 tpu-vm-tf-2.16.0-pod-pjrt TPU 虚拟机映像。对于 TensorFlow 的其他版本，请将 2.16.0 替换为您正在使用的 TensorFlow 的主要版本和补丁版本。如果您使用的是单主机 TPU，请省略 pod。
在 v5e 上提供
我们提供的服务 Docker 映像包含使用 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 提供服务所需的所有软件要求。如需了解详情，请参阅 Cloud TPU v5e 推断简介。
TPU v4
如果您使用的是 TPU v4 和 TensorFlow 2.15.0 或更高版本，请按照在 v5p 和 v5e 上进行训练的说明进行操作。如果您使用的是 TensorFlow 2.10.0 或更早版本，请使用特定于 v4 的 TPU 虚拟机映像：
| TensorFlow 版本 | TPU 虚拟机映像版本 |
|---|---|
| 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 和 v3
如果您使用的是 TPU v2 或 v3，请使用与所用 TensorFlow 版本匹配的 TPU 虚拟机映像。例如，如果您使用的是 TensorFlow 2.14.1，请使用 tpu-vm-tf-2.14.1 TPU 映像。对于其他版本的 TensorFlow，请将 2.14.1 替换为您使用的 TensorFlow 版本。如果您使用的是多主机 TPU 将 Pod 附加到 TPU 映像的末尾，例如 tpu-vm-tf-2.14.1-pod。
从 TensorFlow 2.15.0 开始，您还必须指定设备 API。例如，如果您搭配使用 TensorFlow 2.16.1 和 PJRT API，请使用 TPU 映像 tpu-vm-tf-2.16.1-pjrt。如果您将流执行器 API 与相同版本的 TensorFlow 搭配使用，请使用 tpu-vm-tf-2.16.1-se TPU 映像。2.15.0 之前的 TensorFlow 版本仅支持流执行器。
TensorFlow PJRT 支持
从 TensorFlow 2.15.0 开始，您可以为 TPU 上的 TensorFlow 使用 PJRT 接口。PJRT 具有自动的设备内存碎片整理功能，可简化硬件与框架的集成。如需详细了解 PJRT，请参阅 PJRT：简化机器学习硬件和框架集成。
| 加速器 | 特征 | PJRT 支持 | 流执行器支持 |
|---|---|---|---|
| TPU v2 - v4 | 密集计算（无 TPU 嵌入 API） | 是 | 是 |
| TPU v2 - v4 | Dense Compute API + TPU Embedding API | 否 | 是 |
| TPU v2 - v4 | 采用软设备放置的 tf.summary/tf.print | 否 | 是 |
| TPU v5e | 密集计算（无 TPU 嵌入 API） | 是 | 否 |
| TPU v5e | TPU 嵌入 API | 不适用 | 否 |
| TPU v5p | 密集计算（无 TPU 嵌入 API） | 是 | 否 |
| TPU v5p | TPU 嵌入 API | 是 | 否 |
Libtpu 版本
TPU 虚拟机 TensorFlow 映像包含特定的 TensorFlow 版本和相应的 libtpu 库。如果您要创建自己的虚拟机映像，请使用以下 TensorFlow TPU 软件版本和对应的 libtpu 版本：
| TensorFlow 版本 | libtpu.so 版本 |
|---|---|
| 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 |