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Monitoraggio con l'interfaccia a riga di comando tpu-info

La CLI tpu-info è uno strumento per rilevare i dispositivi Cloud TPU e leggere le metriche di runtime dalla libreria libtpu, inclusi l'utilizzo della memoria e il ciclo di lavoro. Supporta snapshot statici e una tantum e live streaming per monitorare le metriche in modo continuo.

Installazione

Installa l'ultima release utilizzando pip:

pip install tpu-info

In alternativa, installa tpu-info dall'origine:

pip install git+https://github.com/google/cloud-accelerator-diagnostics/#subdirectory=tpu_info

Se hai già installato una versione di tpu-info, assicurati che sia compatibile con il tuo ambiente e che non manchino metriche e funzionalità. Per ulteriori informazioni, vedi Funzionalità o metriche mancanti.

Accedere alle metriche LibTPU standard utilizzando la CLI

Utilizza il seguente comando per visualizzare le metriche tpu-info predefinite con la CLI:

tpu-info

L'output è simile al seguente:

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 │
└───────────────┴───────────────┴───────────────┴───────────────┘

Utilizzo

Per visualizzare i dati sull'utilizzo attuale della TPU, tpu-info richiede un workload TPU in esecuzione con un framework ML supportato, come JAX o PyTorch/XLA. Puoi eseguire il comando tpu-info nel terminale con i seguenti flag.

Processo

Utilizza il flag --process o -p per visualizzare informazioni sui processi in esecuzione sulla TPU.

$ tpu-info --process

L'output dovrebbe essere simile al seguente:

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      │
└─────────────┴────────┴──────────────┘

Metrica

Utilizza il flag --metric per visualizzare metriche specifiche. Puoi specificare più metriche separate da spazi. Alcune metriche comuni supportate sono:

hbm_usage
duty_cycle_percent
tensorcore_utilization
buffer_transfer_latency
host_to_device_transfer_latency
device_to_host_transfer_latency
collective_e2e_latency

$ tpu-info --metric duty_cycle_percent hbm_usage

L'output dovrebbe essere simile al seguente:

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 │
└────────┴───────────────────────┘

Elenca metriche

Utilizza il flag --list_metrics per visualizzare tutte le metriche supportate che possono essere richieste con il flag --metric.

$ tpu-info --list_metrics

L'output dovrebbe essere simile al seguente:

╭─ 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                                                                  │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

Metriche dello stream

La modalità di streaming aggiorna periodicamente e mostra statistiche di utilizzo aggiornate. Per trasmettere in streaming le metriche LibTPU, aggiungi il flag --streaming al comando tpu-info. Utilizza il flag --rate per controllare la cadenza dello streaming in secondi.

Utilizza il seguente comando per trasmettere in streaming le metriche tpu-info predefinite con la CLI:

# Refresh metrics every 2 seconds
tpu-info --streaming --rate 2

L'output è simile al seguente:

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 │
└───────────────┴───────────────┴───────────────┴───────────────┘

Metriche TPU-Z

TPU-Z è uno strumento di telemetria e debug per le TPU. Fornisce informazioni dettagliate sullo stato di runtime per tutti i core TPU collegati a un host. La funzionalità viene fornita tramite il modulo tpuz, che fa parte del modulo libtpu.sdk nell'SDK Python libtpu. Il modulo fornisce uno snapshot dello stato di ogni core.

Il caso d'uso principale di TPU-Z è la diagnosi di blocchi o deadlock nei carichi di lavoro TPU distribuiti. Puoi eseguire query sul servizio TPU-Z sugli host per acquisire lo stato di ogni core, confrontando i contatori di programma, le posizioni HLO e gli ID esecuzione in tutti i core per identificare le anomalie.

Utilizza il seguente comando per visualizzare le metriche TPU-Z utilizzando la CLI:

tpu-info --metric core_state
tpu-info --metric sequencer_state
tpu-info --metric sequencer_state_detailed
tpu-info --metric queued_program

L'output deve includere le tabelle core_state, sequencer_state, sequencer_state_detailed e queued_programs.

Informazioni principali sullo stato

La tabella Core State Information (core_state) fornisce informazioni sui core di un determinato chip. Le TPU hanno uno o due core per chip, a seconda della generazione.

Campo	Descrizione	Valori di esempio
ID chip	L'ID del chip a cui appartiene il core.	`0`
ID core globale	L'ID univoco del core all'interno dell'intero sistema TPU.	`1`
Tipo di nucleo	Il tipo di core TPU.	`"TPU_CORE_TYPE_TENSOR_CORE"` `"TPU_CORE_TYPE_SPARSE_CORE"`
xdb Server Running	Indica se il server Accelerator Debugger (XDB) è in esecuzione su un core TPU specifico.	`True`

L'output dovrebbe essere simile alla seguente tabella:

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          │
└──────────────┴───────────────┴─────────────────────────────┴───────────────┘

Informazioni sullo stato del sequencer

La tabella Sequencer State Information (sequencer_state) fornisce informazioni su uno stato del sequencer su un core. Un sequencer è un'unità di controllo all'interno di un core TPU responsabile del recupero, della decodifica e dell'orchestrazione dell'esecuzione delle istruzioni. Possono esserci più sequencer per un singolo core.

Metrica	Descrizione	Valori di esempio
ID chip	L'ID del chip a cui appartiene il core.	`0`
ID core globale	L'ID univoco del core all'interno dell'intero sistema TPU.	`1`
Program Counter	L'indirizzo di memoria dell'istruzione da eseguire dal sequencer.	`15390`
Tracemark	L'ID di avvio del programma corrente o più recente. Questo campo è assente se non applicabile.	`2147483647`
ID programma	L'ID associato a un'istanza specifica di un programma avviato per l'esecuzione su un core TPU.	`3230481660274331500`
ID esecuzione	L'ID esecuzione associato al programma.	`1150`
Tipo di sequenza	Il tipo di sequencer.	`"TPU_SEQUENCER_TYPE_SPARSE_CORE_SEQUENCER"` `"TPU_SEQUENCER_TYPE_SPARSE_CORE_TILE_EXECUTE_CORE_SEQUENCER"`

L'output dovrebbe essere simile alla seguente tabella:

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    │
└━━━━━━┴━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━┴────────────────────────────────┘

Informazioni sullo stato del sequencer (dettiate)

La tabella Informazioni sullo stato del sequencer (dettagliate) (sequencer_state_detailed) fornisce tutte le informazioni della tabella Informazioni sullo stato del sequencer (sequencer_state), insieme alle seguenti metriche aggiuntive:

Metrica	Descrizione	Valori di esempio
Dettagli HLO	Informazioni dettagliate sull'HLO, se disponibili.	`[]`
ID esecuzione programma in coda	L'ID esecuzione per questo programma in coda.	`81`
ID lancio programma in coda	L'ID lancio per questo programma in coda.	`1394130914`
Errore principale	Contiene eventuali messaggi di errore per questo core. Questo campo è assente se non sono presenti errori.	`"Failed to parse launch id: 0xdcf36153"`
Posizione HLO	Informazioni sulla posizione dell'ottimizzatore di alto livello (HLO).	`"no HLO mapping"` `"HLO: fusion.11; HLO computation: main.126_spmd"`

L'output dovrebbe essere simile alla seguente tabella:

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        │
│ ...     │ ...            │                 │ ...        │ ...                  │ ...    │ ...                                      │ ...                                      │...             │ ...         │
└─────────┴────────────────┴─────────────────┴────────────┴──────────────────────┴────────┴──────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────┴────────────────┴─────────────┘

Programmi in coda

La tabella Programmi in coda (queued_programs) fornisce l'elenco dei programmi in coda per l'esecuzione.

Metrica	Descrizione	Valori di esempio
ID chip	L'ID del chip a cui appartiene il core.	`0`
Global Core	L'ID univoco del core all'interno dell'intero sistema TPU.	`1`
Program Counter:Tag	L'indirizzo di memoria dell'istruzione da eseguire dal sequencer.	`15390`
Tracemark	L'ID di avvio del programma corrente o più recente. Questo campo è assente se non applicabile.	`2147483647`
ID programma	L'ID associato a un'istanza specifica di un programma avviato per l'esecuzione su un core TPU.	`3230481660274331500`
ID esecuzione	L'ID esecuzione associato al programma.	`1150`
Tipo di sequenza	Il tipo di sequencer.	`"\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|
│ ...  │ ...   │ ...           │ ...       │ ...         │ ...   │ ...                                │
└━━━━━━┴━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━┴────────────────────────────────────┘

Funzionalità o metriche mancanti

Se non riesci a visualizzare alcune funzionalità o metriche, la causa più comune è una versione obsoleta di libtpu. Le funzionalità e le metriche di tpu-info sono incluse nelle release di libtpu e le versioni obsolete potrebbero non includere nuove funzionalità e metriche.

Per verificare che la versione di tpu-info sia compatibile con il tuo ambiente, utilizza il flag --version o -v:

$ tpu-info --version

L'output seguente mostra un esempio di ambiente compatibile:

-   tpu-info version: 0.5.1
-   libtpu version: 0.0.18
-   accelerator type: v6e

L'output seguente mostra un esempio di ambiente incompatibile:

-   tpu-info version: 0.5.1
-   libtpu version: N/A (incompatible environment)
-   accelerator type: N/A (incompatible environment)

Se utilizzi una versione obsoleta, esegui l'aggiornamento all'ultima versione di libtpu:

pip install --upgrade libtpu