Memantau dengan tpu-info CLI
CLI tpu-info adalah alat untuk mendeteksi perangkat Cloud TPU dan membaca metrik runtime dari library libtpu, termasuk penggunaan memori dan siklus tugas. Fitur ini mendukung snapshot statis sekali ambil dan live streaming untuk memantau metrik secara terus-menerus.
Penginstalan
Instal rilis terbaru menggunakan pip:
pip install tpu-info
Atau, instal tpu-info dari sumber:
pip install git+https://github.com/google/cloud-accelerator-diagnostics/#subdirectory=tpu_info
Jika Anda telah menginstal versi tpu-info, pastikan versi tersebut kompatibel dengan lingkungan Anda dan tidak kehilangan metrik dan fitur apa pun.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Fitur atau metrik yang tidak ada.
Mengakses metrik LibTPU standar menggunakan CLI
Gunakan perintah berikut untuk melihat metrik tpu-info default dengan CLI:
tpu-info
Outputnya mirip dengan hal berikut ini:
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 │
└───────────────┴───────────────┴───────────────┴───────────────┘
Penggunaan
Untuk melihat data pemanfaatan TPU saat ini, tpu-info memerlukan beban kerja TPU yang sedang berjalan dengan framework ML yang didukung, seperti JAX atau PyTorch/XLA. Anda dapat menjalankan perintah
tpu-info di terminal dengan tanda berikut.
Proses
Gunakan flag --process atau -p untuk menampilkan informasi tentang proses yang berjalan di TPU.
$ tpu-info --process
Output-nya akan terlihat seperti berikut:
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 │
└─────────────┴────────┴──────────────┘
Metrik
Gunakan tanda --metric untuk menampilkan metrik tertentu. Anda dapat menentukan beberapa metrik yang dipisahkan oleh spasi. Beberapa metrik umum yang didukung adalah:
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
Output-nya akan terlihat seperti berikut:
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 │
└────────┴───────────────────────┘
Mencantumkan metrik
Gunakan flag --list_metrics untuk menampilkan semua metrik yang didukung yang dapat
diminta dengan flag --metric.
$ tpu-info --list_metrics
Output-nya akan terlihat seperti berikut:
╭─ 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 │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
Metrik streaming
Mode streaming secara berkala memperbarui dan menampilkan statistik pemanfaatan terbaru. Untuk melakukan streaming metrik LibTPU, tambahkan flag --streaming ke
perintah tpu-info. Gunakan tanda --rate untuk mengontrol irama streaming dalam hitungan detik.
Gunakan perintah berikut untuk melakukan streaming metrik tpu-info default dengan CLI:
# Refresh metrics every 2 seconds
tpu-info --streaming --rate 2
Outputnya mirip dengan hal berikut ini:
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 │
└───────────────┴───────────────┴───────────────┴───────────────┘
Metrik TPU-Z
TPU-Z adalah fasilitas telemetri dan proses debug untuk TPU. Alat ini memberikan informasi status runtime mendetail untuk semua core TPU yang terhubung ke host. Fungsi ini disediakan melalui modul tpuz, yang merupakan bagian dari modul libtpu.sdk di libtpu Python SDK. Modul ini memberikan snapshot
status setiap core.
Kasus penggunaan utama TPU-Z adalah mendiagnosis hang atau kebuntuan dalam workload TPU terdistribusi. Anda dapat membuat kueri layanan TPU-Z di host untuk merekam status setiap core, membandingkan Penghitung Program, lokasi HLO, dan ID Run di semua core untuk mengidentifikasi anomali.
Gunakan perintah berikut untuk melihat metrik TPU-Z menggunakan CLI:
tpu-info --metric core_state
tpu-info --metric sequencer_state
tpu-info --metric sequencer_state_detailed
tpu-info --metric queued_program
Output harus menyertakan tabel core_state, sequencer_state,
sequencer_state_detailed, dan queued_programs.
Informasi Negara Bagian Inti
Tabel Informasi Status Inti (core_state) memberikan informasi tentang inti chip tertentu. TPU memiliki satu atau dua core per chip, bergantung pada
generasinya.
| Kolom | Deskripsi | Contoh nilai |
|---|---|---|
| ID Chip | ID chip tempat inti berada. | 0 |
| ID Inti Global | ID unik inti dalam seluruh sistem TPU. | 1 |
| Jenis Inti | Jenis core TPU. | "TPU_CORE_TYPE_TENSOR_CORE""TPU_CORE_TYPE_SPARSE_CORE" |
| Server xdb Berjalan | Menunjukkan apakah server Accelerator Debugger (XDB) berjalan di core TPU tertentu. | True |
Output-nya akan terlihat seperti tabel berikut:
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 │
└──────────────┴───────────────┴─────────────────────────────┴───────────────┘
Informasi Status Sequencer
Tabel Informasi Status Sequencer (sequencer_state) memberikan informasi tentang status sequencer pada core. Sequencer adalah unit kontrol dalam core TPU yang bertanggung jawab untuk mengambil, mendekode, dan mengorkestrasi eksekusi instruksi. Mungkin ada beberapa pengurut untuk satu inti.
| Metrik | Deskripsi | Contoh nilai |
|---|---|---|
| ID Chip | ID chip tempat inti berada. | 0 |
| ID Inti Global | ID unik inti dalam seluruh sistem TPU. | 1 |
| Penghitung Program | Alamat memori instruksi yang akan dieksekusi oleh sequencer. | 15390 |
| Tracemark | ID peluncuran program saat ini atau terbaru. Kolom ini tidak ada jika tidak berlaku. | 2147483647 |
| ID Program | ID yang terkait dengan instance program tertentu yang diluncurkan untuk dieksekusi pada core TPU. | 3230481660274331500 |
| ID operasi | ID proses yang terkait dengan program. | 1150 |
| Jenis Urutan | Jenis pengurut. | "TPU_SEQUENCER_TYPE_SPARSE_CORE_SEQUENCER""TPU_SEQUENCER_TYPE_SPARSE_CORE_TILE_EXECUTE_CORE_SEQUENCER" |
Output-nya akan terlihat seperti tabel berikut:
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 │
└━━━━━━┴━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━┴────────────────────────────────┘
Informasi Status Sequencer (mendetail)
Tabel Informasi Status Pengurut (detail) (sequencer_state_detailed)
memberikan semua informasi dari tabel Informasi Status Pengurut
(sequencer_state), beserta metrik tambahan berikut:
| Metrik | Deskripsi | Contoh nilai |
|---|---|---|
| Detail HLO | Informasi HLO mendetail, jika tersedia. | [] |
| ID Eksekusi Program yang Diantrekan | ID Run untuk program yang diantrekan ini. | 81 |
| ID Peluncuran Program dalam Antrean | ID Peluncuran untuk program yang diantrekan ini. | 1394130914 |
| Error Inti | Berisi pesan error untuk inti ini. Kolom ini tidak ada jika tidak ada error. | "Failed to parse launch id: 0xdcf36153" |
| Lokasi HLO | Informasi lokasi Pengoptimal Tingkat Tinggi (HLO). | "no HLO mapping""HLO: fusion.11; HLO computation: main.126_spmd" |
Output-nya akan terlihat seperti tabel berikut:
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 │
│ ... │ ... │ │ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │... │ ... │
└─────────┴────────────────┴─────────────────┴────────────┴──────────────────────┴────────┴──────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────┴────────────────┴─────────────┘
Program dalam antrean
Tabel Program dalam antrean (queued_programs) menyediakan daftar program yang diantrekan untuk dieksekusi.
| Metrik | Deskripsi | Contoh nilai |
|---|---|---|
| ID Chip | ID chip tempat inti berada. | 0 |
| Global Core | ID unik inti dalam seluruh sistem TPU. | 1 |
| Penghitung Program:Tag | Alamat memori instruksi yang akan dieksekusi oleh sequencer. | 15390 |
| Tracemark | ID peluncuran program saat ini atau terbaru. Kolom ini tidak ada jika tidak berlaku. | 2147483647 |
| ID Program | ID yang terkait dengan instance program tertentu yang diluncurkan untuk dieksekusi pada core TPU. | 3230481660274331500 |
| ID operasi | ID proses yang terkait dengan program. | 1150 |
| Jenis Urutan | Jenis pengurut. | "\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|
│ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │
└━━━━━━┴━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━┴────────────────────────────────────┘
Fitur atau metrik tidak ada
Jika Anda tidak dapat melihat beberapa fitur atau metrik, penyebab paling umum adalah versi libtpu yang sudah tidak berlaku. Fitur dan metrik dalam tpu-info disertakan dalam rilis libtpu, dan versi yang sudah tidak berlaku mungkin tidak memiliki fitur dan metrik baru.
Untuk memeriksa apakah versi tpu-info kompatibel dengan lingkungan Anda, gunakan
flag --version atau -v:
$ tpu-info --version
Output berikut menunjukkan contoh lingkungan yang kompatibel:
- tpu-info version: 0.5.1
- libtpu version: 0.0.18
- accelerator type: v6e
Output berikut menunjukkan contoh lingkungan yang tidak kompatibel:
- tpu-info version: 0.5.1
- libtpu version: N/A (incompatible environment)
- accelerator type: N/A (incompatible environment)
Jika Anda menggunakan versi yang tidak update, update ke versi terbaru libtpu:
pip install --upgrade libtpu