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使用 tpu-info CLI 監控

tpu-info CLI 是一種工具，可偵測 Cloud TPU 裝置，並從 libtpu 程式庫讀取執行階段指標，包括記憶體用量和工作週期。支援靜態、一次性快照和即時串流，可持續監控指標。

安裝

使用 pip 安裝最新版本：

pip install tpu-info

或者，從來源安裝 tpu-info：

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

如果您已安裝 tpu-info 版本，請確認該版本與您的環境相容，且不會遺漏任何指標和功能。詳情請參閱「缺少功能或指標」。

使用 CLI 存取標準 LibTPU 指標

使用下列指令，透過 CLI 查看預設 tpu-info 指標：

tpu-info

輸出結果會與下列內容相似：

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

用量

如要查看目前的 TPU 使用率資料，tpu-info 必須執行支援的機器學習架構 (例如 JAX 或 PyTorch/XLA) 的 TPU 工作負載。您可以在終端機中執行 tpu-info 指令，並使用下列旗標。

程序

使用 --process 或 -p 旗標，顯示在 TPU 上執行的程序相關資訊。

$ tpu-info --process

輸出內容應如下所示：

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

指標

使用 --metric 旗標顯示特定指標。您可以指定多個指標，並以空格分隔。常見的支援指標包括：

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

輸出內容應如下所示：

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 │
└────────┴───────────────────────┘

列出指標

使用 --list_metrics 旗標顯示所有支援的指標，這些指標可透過 --metric 旗標要求。

$ tpu-info --list_metrics

輸出內容應如下所示：

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

串流指標

串流模式會定期重新整理並顯示最新的使用率統計資料。如要串流 LibTPU 指標，請在 tpu-info 指令中加入 --streaming 標記。使用 --rate 旗標控制串流的節奏 (以秒為單位)。

使用下列指令，透過 CLI 串流預設 tpu-info 指標：

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

輸出結果會與下列內容相似：

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

TPU-Z 指標

TPU-Z 是 TPU 的遙測和偵錯設施。這項工具會提供附加至主機的所有 TPU 核心的詳細執行階段狀態資訊。這項功能由 tpuz 模組提供，該模組是 libtpu Python SDK 中 libtpu.sdk 模組的一部分。這個模組會提供每個核心狀態的快照。

TPU-Z 的主要用途是診斷分散式 TPU 工作負載中的停止或死結。您可以在主機上查詢 TPU-Z 服務，擷取每個核心的狀態，比較所有核心的程式計數器、HLO 位置和執行 ID，找出異常狀況。

使用下列指令，透過 CLI 查看 TPU-Z 指標：

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

輸出內容應包含 core_state、sequencer_state、sequencer_state_detailed 和 queued_programs 資料表。

核心州別資訊

「核心狀態資訊」(core_state) 表格提供特定晶片核心的相關資訊。TPU 晶片有 1 個或 2 個核心，視代別而定。

欄位	說明	範例值
晶片 ID	核心所屬晶片的 ID。	`0`
全球核心 ID	整個 TPU 系統中核心的專屬 ID。	`1`
核心類型	TPU 核心類型。	`"TPU_CORE_TYPE_TENSOR_CORE"` `"TPU_CORE_TYPE_SPARSE_CORE"`
xdb 伺服器正在執行	指出 Accelerator Debugger (XDB) 伺服器是否在特定 TPU 核心上執行。	`True`

輸出內容應與下表類似：

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

定序器狀態資訊

「定序器狀態資訊」(sequencer_state) 表格提供核心上定序器狀態的相關資訊。定序器是 TPU 核心內的控制單元，負責擷取、解碼及自動化調度指令執行作業。單一核心可以有多個定序器。

指標	說明	範例值
晶片 ID	核心所屬晶片的 ID。	`0`
全球核心 ID	整個 TPU 系統中核心的專屬 ID。	`1`
程式計數器	定序器要執行的指令記憶體位址。	`15390`
Tracemark	目前或最近一次執行的程式啟動 ID。如果不適用，則不會顯示這個欄位。	`2147483647`
課程 ID	與特定程式執行個體相關聯的 ID，該程式執行個體會啟動，以便在 TPU 核心上執行。	`3230481660274331500`
執行作業 ID	與程式相關聯的執行 ID。	`1150`
序列類型	定序器類型。	`"TPU_SEQUENCER_TYPE_SPARSE_CORE_SEQUENCER"` `"TPU_SEQUENCER_TYPE_SPARSE_CORE_TILE_EXECUTE_CORE_SEQUENCER"`

輸出內容應與下表類似：

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

定序器狀態資訊 (詳細)

「Sequencer State Information (detailed)」(sequencer_state_detailed) 表格提供「Sequencer State Information」(sequencer_state) 表格中的所有資訊，以及下列額外指標：

指標	說明	範例值
HLO 詳細資料	詳細的 HLO 資訊 (如有)。	`[]`
已加入佇列的程式執行 ID	這個已加入佇列的程式的執行 ID。	`81`
已加入佇列的計畫啟動 ID	這個已加入佇列節目的啟動 ID。	`1394130914`
核心錯誤	包含這個核心的任何錯誤訊息。如果沒有錯誤，就不會顯示這個欄位。	`"Failed to parse launch id: 0xdcf36153"`
HLO 位置	高階最佳化工具 (HLO) 位置資訊。	`"no HLO mapping"` `"HLO: fusion.11; HLO computation: main.126_spmd"`

輸出內容應與下表類似：

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

待處理的節目

「已加入佇列的程式」(queued_programs) 表格會列出已加入執行佇列的程式。

指標	說明	範例值
晶片 ID	核心所屬晶片的 ID。	`0`
全球核心	整個 TPU 系統中核心的專屬 ID。	`1`
程式計數器：標記	定序器要執行的指令記憶體位址。	`15390`
Tracemark	目前或最近一次執行的程式啟動 ID。如果不適用，則不會顯示這個欄位。	`2147483647`
課程 ID	與特定程式執行個體相關聯的 ID，該程式執行個體會啟動，以便在 TPU 核心上執行。	`3230481660274331500`
執行作業 ID	與程式相關聯的執行 ID。	`1150`
序列類型	定序器類型。	`"\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|
│ ...  │ ...   │ ...           │ ...       │ ...         │ ...   │ ...                                │
└━━━━━━┴━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━━━━━━━┴━━━━━━━┴────────────────────────────────────┘

缺少功能或指標

如果無法查看某些功能或指標，最常見的原因是libtpu版本過舊。tpu-info 中的功能和指標會納入 libtpu 版本，舊版可能缺少新功能和指標。

如要確認 tpu-info 版本與環境相容，請使用 --version 或 -v 標記：

$ tpu-info --version

以下輸出內容顯示相容環境的範例：

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

以下輸出內容顯示不相容環境的範例：

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

如果使用的是舊版，請更新至最新版 libtpu：

pip install --upgrade libtpu