マルチホスト TPU スライスを作成する

マネージド インスタンス グループ(MIG)を使用してマルチホスト TPU スライスを作成し、スライスに接続して計算を実行する方法について説明します。このクイックスタートでは、オンデマンド消費オプションを使用します。このクイックスタートのコマンドは、ローカル ターミナルまたは Cloud Shell で実行します。

始める前に

  1. Google Cloud アカウントにログインします。 Google Cloudを初めて使用する場合は、 アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。
  2. Google Cloud CLI をインストールします。

  3. 外部 ID プロバイダ(IdP)を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

  4. gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。

    gcloud init
  5. Google Cloud プロジェクトを作成または選択します

    プロジェクトの選択または作成に必要なロール

    • プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトであれば、どのプロジェクトでも選択できます。
    • プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、resourcemanager.projects.create 権限を含むプロジェクト作成者ロール(roles/resourcemanager.projectCreator)が必要です。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。
    • Google Cloud プロジェクトを作成します。

      gcloud projects create PROJECT_ID

      PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。

    • 作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。

      gcloud config set project PROJECT_ID

      PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。

  6. このガイドで既存のプロジェクトを使用する場合は、このガイドを完了するために必要な権限があることを確認します。新しいプロジェクトを作成した場合は、必要な権限がすでに付与されています。

  7. Google Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します

  8. Compute Engine API を有効にします。

    API を有効にするために必要なロール

    API を有効にするには、serviceusage.services.enable 権限が必要です。プロジェクトを作成した場合は、オーナーロール(roles/owner)を介してこの権限がすでに付与されている可能性があります。それ以外の場合は、Service Usage 管理者ロール(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)を介してこの権限を取得できます。ロールを付与する方法をご覧ください。

    gcloud services enable compute.googleapis.com
  9. Google Cloud CLI をインストールします。

  10. 外部 ID プロバイダ(IdP)を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

  11. gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。

    gcloud init
  12. Google Cloud プロジェクトを作成または選択します

    プロジェクトの選択または作成に必要なロール

    • プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトであれば、どのプロジェクトでも選択できます。
    • プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、resourcemanager.projects.create 権限を含むプロジェクト作成者ロール(roles/resourcemanager.projectCreator)が必要です。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。
    • Google Cloud プロジェクトを作成します。

      gcloud projects create PROJECT_ID

      PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。

    • 作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。

      gcloud config set project PROJECT_ID

      PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。

  13. このガイドで既存のプロジェクトを使用する場合は、このガイドを完了するために必要な権限があることを確認します。新しいプロジェクトを作成した場合は、必要な権限がすでに付与されています。

  14. Google Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します

  15. Compute Engine API を有効にします。

    API を有効にするために必要なロール

    API を有効にするには、serviceusage.services.enable 権限が必要です。プロジェクトを作成した場合は、オーナーロール(roles/owner)を介してこの権限がすでに付与されている可能性があります。それ以外の場合は、Service Usage 管理者ロール(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)を介してこの権限を取得できます。ロールを付与する方法をご覧ください。

    gcloud services enable compute.googleapis.com

必要なロール

マルチホスト TPU スライスを形成する MIG の作成、MIG 内の各 VM への SSH 接続、コマンドの実行に必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

インスタンス テンプレートの作成

TPU v6e VM のインスタンス テンプレートを作成するには、gcloud compute instance-templates create コマンドを使用します。

gcloud compute instance-templates create quickstart-tpu-instance-template \
    --machine-type=ct6e-standard-4t \
    --maintenance-policy=TERMINATE \
    --image-family=ubuntu-accel-2204-amd64-tpu-v5e-v5p-v6e \
    --image-project=ubuntu-os-accelerator-images \
    --region=us-east5

ワークロード ポリシーの作成

ワークロード ポリシーは、コンピューティング インスタンスの物理プロパティを定義します。TPU スライスでは、アクセラレータ トポロジによって TPU チップの物理的な配置が定義されます。相互接続されたマルチホスト TPU スライスでは、アクセラレータ トポロジを指定する必要があります。

マルチホスト TPU スライスのワークロード ポリシーを作成するには、--accelerator-topology フラグを指定して gcloud compute resource-policies create workload-policy コマンドを使用します。次のコマンドは、2x4 トポロジのワークロード ポリシーを作成します。

gcloud compute resource-policies create workload-policy quickstart-tpu-workload-policy \
    --type=high-throughput \
    --accelerator-topology=2x4 \
    --region=us-east5

MIG を作成する

次のコマンドを実行して、マルチホスト TPU スライスを形成する MIG を作成します。

  1. マルチホスト TPU スライスを形成する MIG を作成するには、gcloud compute instance-groups managed create コマンドを使用します。

    gcloud compute instance-groups managed create quickstart-tpu-mig \
        --size=2 \
        --target-size-policy-mode=bulk \
        --template=quickstart-tpu-instance-template \
        --region=us-east5 \
        --target-distribution-shape=any-single-zone \
        --instance-redistribution-type=none \
        --default-action-on-vm-failure=do-nothing \
        --workload-policy=projects/PROJECT_ID/regions/us-east5/resourcePolicies/quickstart-tpu-workload-policy
    

    PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

  2. 必要に応じて、次のコマンドを使用して、マネージド インスタンスが実行されていることを確認します。

JAX をインストールする

MIG 内のすべての TPU VM インスタンスの仮想環境に、依存関係と JAX フレームワークをインストールします。TPU VM に 3.11 より前のバージョンの Python がインストールされている場合は、最新バージョンの JAX を実行するために Python 3.11 をインストールする必要があります。

  1. TPU VM で実行されている Python のバージョンを確認します。

    gcloud compute instance-groups managed list-instances quickstart-tpu-mig \
        --region=us-east5 \
        --uri \
    | xargs -I {} -P 0 gcloud compute ssh {} \
        --command='python3 --version'
    

    バージョンが Python 3.11 より前の場合は、Python 3.11 をインストールします。

    gcloud compute instance-groups managed list-instances quickstart-tpu-mig \
        --region=us-east5 \
        --uri \
    | xargs -I {} -P 0 gcloud compute ssh {} \
        --command='sudo apt update && \
        sudo apt install -y software-properties-common && \
        sudo add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa && \
        sudo apt update && \
        sudo apt install -y python3.11 python3.11-dev'
    
  2. 仮想環境を作成します。

    gcloud compute instance-groups managed list-instances quickstart-tpu-mig \
        --region=us-east5 \
        --uri \
    | xargs -I {} -P 0 gcloud compute ssh {} \
        --command='sudo apt install -y python3.11-venv && \
        python3.11 -m venv ~/jax_venv'
    
  3. 仮想環境に JAX をインストールします。

    gcloud compute instance-groups managed list-instances quickstart-tpu-mig \
        --region=us-east5 \
        --uri \
    | xargs -I {} -P 0 gcloud compute ssh {} \
        --command='source ~/jax_venv/bin/activate && \
        pip install --upgrade pip -q && \
        pip install jax[tpu] -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html -q'
    

スライスで JAX コードを実行する

TPU スライスで JAX コードを実行するには、TPU スライスの各ホストでコードを実行する必要があります。jax.device_count() 関数呼び出しは、スライスの各ホストで呼び出されるまで応答しなくなります。次の例は、TPU スライスで JAX 計算を実行する方法を示しています。

コードを準備する

各インスタンスに example.py というファイルを作成します。

gcloud compute instance-groups managed list-instances quickstart-tpu-mig \
    --region=us-east5 \
    --uri \
| xargs -I {} -P 0 gcloud compute ssh {} \
    --command="cat << 'EOF' > ~/example.py
import jax

# Initialize the slice
jax.distributed.initialize()

# The total number of TPU cores in the slice
device_count = jax.device_count()

# The number of TPU cores attached to this host
local_device_count = jax.local_device_count()

# The psum is performed over all mapped devices across the slice
xs = jax.numpy.ones(jax.local_device_count())
r = jax.pmap(lambda x: jax.lax.psum(x, 'i'), axis_name='i')(xs)

# Print from a single host to avoid duplicated output
if jax.process_index() == 0:
    print('global device count:', jax.device_count())
    print('local device count:', jax.local_device_count())
    print('pmap result:', r)
EOF"

スライスでコードを実行する

スライスの各 TPU VM で example.py プログラムを実行します。

gcloud compute instance-groups managed list-instances quickstart-tpu-mig \
    --region=us-east5 \
    --uri \
| xargs -I {} -P 0 gcloud compute ssh {} \
    --command='source ~/jax_venv/bin/activate && python3 ~/example.py'

出力例を以下に示します。

global device count: 8
local device count: 4
pmap result: [8. 8. 8. 8.]

クリーンアップ

このページで使用したリソースについて、 Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含む Google Cloud プロジェクトを削除します。

プロジェクトを保持する場合は、gcloud compute instance-groups managed delete コマンドを使用して、MIG とグループ内のすべての VM のみを削除できます。

gcloud compute instance-groups managed delete quickstart-tpu-mig --region=us-east5

次のステップ