Supervisa con la CLI de tpu-info
La CLI de tpu-info es una herramienta para detectar dispositivos de Cloud TPU y leer
métricas de entornos de ejecución de la biblioteca de libtpu, incluido el uso de memoria y el ciclo
de trabajo. Admite instantáneas estáticas y únicas, y transmisiones en vivo para supervisar
las métricas de forma continua.
Instalación
Instala la versión más reciente con pip:
pip install tpu-info
Como alternativa, instala tpu-info desde la fuente:
pip install git+https://github.com/google/cloud-accelerator-diagnostics/#subdirectory=tpu_info
Si ya instalaste una versión de tpu-info, asegúrate de que sea
compatible con tu entorno y de que no falten métricas ni funciones.
Para obtener más información, consulta Faltan funciones o métricas.
Accede a las métricas estándar de LibTPU con la CLI
Usa el siguiente comando para ver las métricas predeterminadas de tpu-info con la CLI:
tpu-info
El resultado es similar a lo siguiente:
TPU Chips
┏━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┓
┃ Chip ┃ Type ┃ Devices ┃ PID ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╕━━━━━━━━━╕━━━━━━━━┩
│ /dev/vfio/0 │ TPU v6e chip │ 1 │ 1052 │
│ /dev/vfio/1 │ TPU v6e chip │ 1 │ 1052 │
│ /dev/vfio/2 │ TPU v6e chip │ 1 │ 1052 │
│ /dev/vfio/3 │ TPU v6e chip │ 1 │ 1052 │
└──────────────┴──────────────┴─────────┴────────┘
TPU Runtime Utilization
┏━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┓
┃ Chip ┃ HBM usage ┃ Duty cycle ┃
┡━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╕━━━━━━━━━━━━┩
│ 8 │ 18.45 GiB / 31.25 GiB │ 100.00% │
│ 9 │ 10.40 GiB / 31.25 GiB │ 100.00% │
│ 12 │ 10.40 GiB / 31.25 GiB │ 100.00% │
│ 13 │ 10.40 GiB / 31.25 GiB │ 100.00% │
└────────┴──────────────────────────┴────────────┘
TensorCore Utilization
┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Core ID ┃ TensorCore Utilization ┃
┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ 0 │ 13.60%│
│ 1 │ 14.81%│
│ 2 │ 14.36%│
│ 3 │ 13.60%│
└─────────┴────────────────────────┘
TPU Buffer Transfer Latency
┏━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Buffer Size ┃ P50 ┃ P90 ┃ P95 ┃ P999 ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╕━━━━━━━━━━━━━━╕━━━━━━━━━━━━━━╕━━━━━━━━━━━━━━┩
│ 8MB+ │ 108978.82 us │ 164849.81 us │ 177366.42 us │ 212419.07 us │
│ 4MB+ │ 21739.38 us │ 38126.84 us │ 42110.12 us │ 55474.21 us │
└──────────────┴──────────────┴──────────────┴──────────────┴──────────────┘
TPU gRPC TCP Minimum RTT
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓
┃ P50 ┃ P90 ┃ P95 ┃ P999 ┃
┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━┩
│ 35.99 us │ 52.15 us │ 53.83 us │ 55.51 us │
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘
TPU gRPC TCP Delivery Rate
┏━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ P50 ┃ P90 ┃ P95 ┃ P999 ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ 12305.96 Mbps │ 18367.10 Mbps │ 24872.11 Mbps │ 44841.55 Mbps │
└───────────────┴───────────────┴───────────────┴───────────────┘
Uso
Para ver los datos de utilización actuales de la TPU, tpu-info requiere una carga de trabajo de TPU en ejecución
con un framework de AA compatible, como JAX o PyTorch/XLA. Puedes ejecutar el
comando tpu-info en tu terminal con las siguientes marcas.
Proceso
Usa la marca --process o -p para mostrar información sobre los procesos
que se ejecutan en la TPU.
$ tpu-info --process
El resultado debería ser similar al siguiente:
TPU Process Info
┏━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Chip ┃ PID ┃ Process Name ┃
┡━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━┩
│ /dev/vfio/0 │ 799657 │ python3 │
│ /dev/vfio/1 │ 799657 │ python3 │
│ /dev/vfio/2 │ 799657 │ python3 │
│ /dev/vfio/3 │ 799657 │ python3 │
│ /dev/vfio/4 │ 799657 │ python3 │
│ /dev/vfio/5 │ 799657 │ python3 │
│ /dev/vfio/6 │ 799657 │ python3 │
│ /dev/vfio/7 │ 799657 │ python3 │
└─────────────┴────────┴──────────────┘
Métrica
Usa la marca --metric para mostrar métricas específicas. Puedes especificar varias
métricas separadas por espacios. Algunas métricas admitidas comunes son las siguientes:
hbm_usageduty_cycle_percenttensorcore_utilizationbuffer_transfer_latencyhost_to_device_transfer_latencydevice_to_host_transfer_latencycollective_e2e_latency
$ tpu-info --metric duty_cycle_percent hbm_usage
El resultado debería ser similar al siguiente:
TPU Duty Cycle
┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Core ID ┃ Duty Cycle (%) ┃
┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ 0 │ 100.00% │
│ 1 │ 100.00% │
│ 2 │ 100.00% │
│ 3 │ 100.00% │
│ 4 │ 100.00% │
│ 5 │ 100.00% │
│ 6 │ 100.00% │
│ 7 │ 100.00% │
└─────────┴────────────────┘
TPU HBM Usage
┏━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Chip ┃ HBM Usage (GiB) ┃
┡━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ 0 │ 29.50 GiB / 31.25 GiB │
│ 1 │ 21.50 GiB / 31.25 GiB │
│ 2 │ 21.50 GiB / 31.25 GiB │
│ 3 │ 21.50 GiB / 31.25 GiB │
│ 4 │ 21.50 GiB / 31.25 GiB │
│ 5 │ 21.50 GiB / 31.25 GiB │
│ 6 │ 21.50 GiB / 31.25 GiB │
│ 7 │ 21.50 GiB / 31.25 GiB │
└────────┴───────────────────────┘
Consulta las métricas
Usa la marca --list_metrics para mostrar todas las métricas admitidas que se
pueden solicitar con la marca --metric.
$ tpu-info --list_metrics
El resultado debería ser similar al siguiente:
╭─ Supported Metrics ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ grpc_tcp_min_rtt │
│ host_to_device_transfer_latency │
│ grpc_tcp_delivery_rate │
│ buffer_transfer_latency │
│ collective_e2e_latency │
│ device_to_host_transfer_latency │
│ hbm_usage │
│ duty_cycle_percent │
│ tensorcore_utilization │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
Transmite las métricas
El modo de transmisión se actualiza de forma periódica y muestra estadísticas de uso
actualizadas. Para transmitir las métricas de LibTPU, agrega la marca --streaming al
comando tpu-info. Usa la marca --rate para controlar la cadencia de la transmisión en
segundos.
Usa el siguiente comando para transmitir las métricas predeterminadas de tpu-info con la CLI:
# Refresh metrics every 2 seconds
tpu-info --streaming --rate 2
El resultado es similar a lo siguiente:
Refresh rate: 0.1s
Last update: 2025-07-24 11:00:59 UTC
Libtpu version: 0.0.19.dev20250721+nightly
Accelerator type: v6e
TPU Chips
┏━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┓
┃ Chip ┃ Type ┃ Devices ┃ PID ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╢━━━━━━━━━╢━━━━━━━━┪
│ /dev/vfio/0 │ TPU v6e chip │ 1 │ 1022 │
│ /dev/vfio/1 │ TPU v6e chip │ 1 │ 1022 │
│ /dev/vfio/2 │ TPU v6e chip │ 1 │ 1022 │
│ /dev/vfio/3 │ TPU v6e chip │ 1 │ 1022 │
└──────────────┴──────────────┴─────────┴────────┘
TPU Runtime Utilization
┏━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┓
┃ Chip ┃ HBM usage ┃ Duty cycle ┃
┡━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╕━━━━━━━━━━━━┩
│ 8 │ 17.26 GiB / 31.25 GiB │ 100.00% │
│ 9 │ 9.26 GiB / 31.25 GiB │ 100.00% │
│ 12 │ 9.26 GiB / 31.25 GiB │ 100.00% │
│ 13 │ 9.26 GiB / 31.25 GiB │ 100.00% │
└────────┴──────────────────────────┴────────────┘
TensorCore Utilization
┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Core ID ┃ TensorCore Utilization ┃
┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ 0 │ 15.17%│
│ 1 │ 14.62%│
│ 2 │ 14.68%│
│ 3 │ 15.14%│
└─────────┴────────────────────────┘
TPU Buffer Transfer Latency
┏━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Buffer Size ┃ P50 ┃ P90 ┃ P95 ┃ P999 ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╕━━━━━━━━━━━━━━╕━━━━━━━━━━━━━━╕━━━━━━━━━━━━━━┩
│ 8MB+ │ 18264.03 us │ 33263.06 us │ 35990.98 us │ 53997.32 us │
└──────────────┴──────────────┴──────────────┴──────────────┴──────────────┘
TPU gRPC TCP Minimum RTT
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓
┃ P50 ┃ P90 ┃ P95 ┃ P999 ┃
┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━┩
│ 35.99 us │ 52.15 us │ 53.83 us │ 55.51 us │
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘
TPU gRPC TCP Delivery Rate
┏━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ P50 ┃ P90 ┃ P95 ┃ P999 ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ 12305.96 Mbps │ 18367.10 Mbps │ 24872.11 Mbps │ 44841.55 Mbps │
└───────────────┴───────────────┴───────────────┴───────────────┘
Métricas de TPU-Z
TPU-Z es una herramienta de telemetría y depuración para las TPU. Proporciona información
detallada sobre el estado del entorno de ejecución de todos los núcleos de TPU conectados a un host. La
funcionalidad se proporciona a través del módulo tpuz, que forma parte del
módulo libtpu.sdk en el SDK de libtpu de Python. El módulo proporciona una instantánea
del estado de cada núcleo.
El caso de uso principal de TPU-Z es diagnosticar bloqueos o interbloqueos en cargas de trabajo de TPU distribuidas. Puedes consultar el servicio TPU-Z en los hosts para capturar el estado de cada núcleo, comparar los contadores de programa, las ubicaciones de HLO y los IDs de ejecución en todos los núcleos para identificar anomalías.
Usa el siguiente comando para ver las métricas de TPU-Z con la CLI:
tpu-info --metric core_state
tpu-info --metric sequencer_state
tpu-info --metric sequencer_state_detailed
tpu-info --metric queued_program
El resultado debe incluir las tablas core_state, sequencer_state,
sequencer_state_detailed y queued_programs.
Información del estado del núcleo
La tabla de información del estado del núcleo (core_state) proporciona información sobre los
núcleos de un chip determinado. Las TPU tienen uno o dos núcleos por chip, según
la generación.
| Campo | Descripción | Valores de ejemplo |
|---|---|---|
| ID del chip | Es el ID del chip al que pertenece el núcleo. | 0 |
| ID del núcleo global | Es el ID único del núcleo dentro de todo el sistema de TPU. | 1 |
| Tipo de núcleo | Es el tipo de núcleo de TPU. | "TPU_CORE_TYPE_TENSOR_CORE""TPU_CORE_TYPE_SPARSE_CORE" |
| Ejecución del servidor xdb | Indica si el servidor del Accelerator Debugger (XDB) se ejecuta en un núcleo de TPU específico. | True |
El resultado debería ser similar a la siguiente tabla:
Core Information
┏━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Chip ID ┃ Global Core ID┃ Core Type ┃ xdb Server ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ 0 │ 0 │ TPU_CORE_TYPE_TENSOR_CORE │ True │
│ 0 │ 1 │ TPU_CORE_TYPE_SPARSE_CORE │ True │
│ 1 │ 2 │ TPU_CORE_TYPE_SPARSE_CORE │ False │
│ 1 │ 3 │ TPU_CORE_TYPE_SPARSE_CORE │ False │
│ 2 │ 4 │ TPU_CORE_TYPE_SPARSE_CORE │ True │
│ 2 │ 5 │ TPU_CORE_TYPE_SPARSE_CORE │ True │
└──────────────┴───────────────┴─────────────────────────────┴───────────────┘
Información del estado del secuenciador
La tabla de información del estado del secuenciador (sequencer_state) proporciona información
sobre el estado de un secuenciador en un núcleo. Un secuenciador es una unidad de control dentro de
un núcleo de TPU responsable de recuperar, decodificar y coordinar la ejecución de
instrucciones. Puede haber varios secuenciadores para un solo núcleo.
| Métrica | Descripción | Valores de ejemplo |
|---|---|---|
| ID del chip | Es el ID del chip al que pertenece el núcleo. | 0 |
| ID del núcleo global | Es el ID único del núcleo dentro de todo el sistema de TPU. | 1 |
| Contador del programa | Es la dirección de memoria de la instrucción que ejecutará el secuenciador. | 15390 |
| TraceMark | Es el ID de lanzamiento del programa actual o más reciente. Este campo no se incluye si no corresponde. | 2147483647 |
| ID del programa | Es el ID asociado a una instancia específica de un programa que se inicia para su ejecución en un núcleo de TPU. | 3230481660274331500 |
| ID de ejecución | Es el ID de ejecución asociado con el programa. | 1150 |
| Tipo de secuencia | Es el tipo de secuenciador. | "TPU_SEQUENCER_TYPE_SPARSE_CORE_SEQUENCER""TPU_SEQUENCER_TYPE_SPARSE_CORE_TILE_EXECUTE_CORE_SEQUENCER" |
El resultado debería ser similar a la siguiente tabla:
Sequencer Info
┏━━━━━━┳━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Chip ┃ Global┃ Program ┃ Tracemark ┃ Program ID ┃ Run ┃ Sequence Type ┃
┃ ID ┃ Core ┃ Counter:Tag ┃ ┃ ┃ ID ┃ ┃
┡━━━━━━╇━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ 0 │ 0 │ 760:1 │ 2147483647 │ -5.75e17 │ 1150 │ TPU_SEQ_SPARSE_CORE_SEQUENCER │
│ 0 │ 1 │ 9:0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQ_SPARSE_TILE_EXECUTE │
│ 0 │ 1 │ 0:0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQ_SPARSE_TILE_EXECUTE │
│ 1 │ 2 │ 9:0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQ_SPARSE_TILE_EXECUTE │
│ 1 │ 3 │ 0:0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQ_SPARSE_TILE_EXECUTE │
│ 1 │ 3 │ 9:0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQ_SPARSE_TILE_EXECUTE │
│ 1 │ 3 │ 0:0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQ_SPARSE_TILE_EXECUTE │
│ 2 │ 4 │ 9:0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQ_SPARSE_TILE_EXECUTE │
│ 2 │ 4 │ 0:0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQ_SPARSE_TILE_EXECUTE │
│ 2 │ 4 │ 9:0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQ_SPARSE_TILE_EXECUTE │
│ 2 │ 5 │ 9:0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQ_SPARSE_TILE_EXECUTE │
│ 2 │ 5 │ 0:0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQ_SPARSE_TILE_EXECUTE │
└━━━━━━┴━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━┴────────────────────────────────┘
Información (detallada) del estado del secuenciador
La tabla de información detallada del estado del secuenciador (sequencer_state_detailed)
proporciona toda la información de la tabla información del estado del
secuenciador (sequencer_state), junto con las siguientes métricas adicionales:
| Métrica | Descripción | Valores de ejemplo |
|---|---|---|
| Detalles del HLO | Es la información detallada del HLO, si está disponible. | [] |
| ID de ejecución del programa en cola | Es el ID de ejecución de este programa en cola. | 81 |
| ID de lanzamiento del programa en cola | Es el ID de lanzamiento de este programa en cola. | 1394130914 |
| Error del núcleo | Contiene los mensajes de error de este núcleo. Este campo no está presente si no hay errores. | "Failed to parse launch id: 0xdcf36153" |
| Ubicación del HLO | Es la información de ubicación del optimizador de alto nivel (HLO). | "no HLO mapping""HLO: fusion.11; HLO computation: main.126_spmd" |
El resultado debería ser similar a la siguiente tabla:
Sequencer States (Detailed)
┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Chip ID ┃ Global Core ID ┃ Program Counter ┃ Tracemark ┃ Program ID ┃ Run ID ┃ Sequence Type ┃ Core Error ┃ HLO Location ┃ HLO Details ┃
┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━┩
│ 0 │ 0 │ 760 │ 2147483647 │ -5752110712385440928 │ 114 │ TPU_SEQUENCER_TYPE_TENSOR_CORE_SEQUENCER │ Failed to parse launch id: 0xdcf36109 │ no HLO mapping │ [] │
│ 0 │ 1 │ 9 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQUENCER_TYPE_SPARSE_CORE_SEQUENCER │ Compiler metadata or executable │ None │ None │
│ │ │ │ │ │ │ │ fingerprint not found. │ │ │
│ 0 │ 1 │ 0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQUENCER_TYPE_SPARSE_CORE_TILE_EXE… │ Compiler metadata or executable │ None │ None │
│ │ │ │ │ │ │ │ fingerprint not found. │ │ │
│ 0 │ 1 │ 0 │ 0 │ -1 │ -1 │ TPU_SEQUENCER_TYPE_SPARSE_CORE_TILE_EXE… │ Compiler metadata or executable │ None │ None │
│ ... │ ... │ │ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │... │ ... │
└─────────┴────────────────┴─────────────────┴────────────┴──────────────────────┴────────┴──────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────┴────────────────┴─────────────┘
Programas en cola
En la tabla de los programas en cola (queued_programs), se proporciona la lista de programas
en cola para su ejecución.
| Métrica | Descripción | Valores de ejemplo |
|---|---|---|
| ID del chip | Es el ID del chip al que pertenece el núcleo. | 0 |
| Núcleo global | Es el ID único del núcleo dentro de todo el sistema de TPU. | 1 |
| Contador de programa: etiqueta | Es la dirección de memoria de la instrucción que ejecutará el secuenciador. | 15390 |
| TraceMark | Es el ID de lanzamiento del programa actual o más reciente. Este campo no se incluye si no corresponde. | 2147483647 |
| ID del programa | Es el ID asociado a una instancia específica de un programa que se inicia para su ejecución en un núcleo de TPU. | 3230481660274331500 |
| ID de ejecución | Es el ID de ejecución asociado con el programa. | 1150 |
| Tipo de secuencia | Es el tipo de secuenciador. | "\ufffdU\ufffd4j\u7c6e\ufffd\ufffd{\u0017\ufffd\ufffdHHV\ufffdD\ufffde\uff" |
Queued Programs
┏━━━━━━┳━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Chip ┃ Global┃ Program ┃ Tracemark ┃ Program ID ┃ Run ┃ Sequence Type ┃
┃ ID ┃ Core ┃ Counter:Tag ┃ ┃ ┃ ID ┃ ┃
┡━━━━━━╇━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ 0 │ 0 │ 10712385440928│ 1220 │ -5.75e17 │ 1220 │ \ufffdU\...ufffd{\u0017\...\ufffde |
│ 0 │ 1 │ 31435440272417│ 1530 │ -1 │ 1530 │ \ufff4j\...\ufffd{\u0017\...\ufffde|
│ 0 │ 1 │ 10230672051156│ 1410 │ -1 │ 1410 │ \ufffde\...\ufffd{\u0017\...\ufffde|
│ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │
└━━━━━━┴━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━┴────────────────────────────────────┘
Faltan funciones o métricas
Si no puedes ver algunas funciones o métricas, la causa más común es una
versión de libtpu desactualizada. Las funciones y las métricas de tpu-info se
incluyen en las versiones de libtpu, y es posible que las versiones desactualizadas no incluyan
funciones y métricas nuevas.
Para verificar que la versión de tpu-info sea compatible con tu entorno, usa
la marca --version o -v:
$ tpu-info --version
En el siguiente resultado, se muestra un ejemplo de un entorno compatible:
- tpu-info version: 0.5.1
- libtpu version: 0.0.18
- accelerator type: v6e
En el siguiente resultado, se muestra un ejemplo de un entorno no compatible:
- tpu-info version: 0.5.1
- libtpu version: N/A (incompatible environment)
- accelerator type: N/A (incompatible environment)
Si usas una versión desactualizada, actualiza a la versión más reciente de libtpu:
pip install --upgrade libtpu