2026 年 10 月 20 日,Google 開源 TorchTPU,為 PyTorch 提供原生 TPU 後端,PyPI 最新版本為 0.2.0。據 Hugging Face 部落格,Transformers、Diffusers 與 Kernels 現在可直接在 TPU 上執行,模型只要送到 "tpu" 即可,不再… 看完整事件
TorchTPU 發布:Transformers 與 Diffusers 原生支援 TPU
Hugging Face 宣布 PyTorch 原生 TPU 後端 TorchTPU 落地,Transformers、Diffusers 與 Kernels 現在可直接在 TPU 上執行,不再需要 torch_xla 或 Optimum TPU。安裝只需一條 pip 命令;
PyTorch 程式碼不改就能把 TPU 當普通裝置使用,對 Hugging Face 模型使用者和 Google Cloud 上的訓練、推理部署方直接可用,並附有實測加速數字。
原標題:Hugging Face ❤️ TorchTPU: TPUs, Natively
閱讀原文
| 評分 | 76 / 79(平均 77,門檻 65) |
|---|---|
| 狀態 | 精選 |
相關報導
vLLM 與 SGLang 新增 TPU 原生 PyTorch 後端
vLLM 與 SGLang 新增由 TorchTPU 驅動的原生 PyTorch 後端,開發者可用熟悉的 PyTorch 工具在 TPU 上執行並調優推理服務。引擎內建最佳化過的 TPU kernel、基於 TPU Sync 的 KV cache 管理和分離式 serving(disaggregated serving),這些能力由專案維護者與官方合作完成。
AWS 發布 TorchNeuron,一行配置把 PyTorch 應用遷到 Trainium
AWS 發布開發工具 TorchNeuron,用 PyTorch 寫的 AI 應用只需改一行配置即可跑在自研晶片 Trainium 上,無需重寫程式碼。AWS 稱約 85% 的 AI 應用基於 PyTorch,熟悉 PyTorch 的開發者可直接上手。亞馬遜還會把解耦 PyTorch 與特定晶片的程式碼回饋上游,推動框架硬體無關;Trainium 兼顧訓練與推理,AWS 強調價效比,語音 AI 公司 Deepgram 遷移後每美元處理音訊量提升 70%。
AI 設計的開源加速卡 openTPU 跑通十餘款模型
一個由 AI 設計的開源 AI 加速器 openTPU 已在真實 PCIe 卡上跑通十餘款模型的真實權重,輸出與 bit-exact 模擬器逐位一致。硬體是 Xilinx Kintex-7 xc7k480t 加兩路 DDR3,LFM2.5-230M int8 解碼 59.0 tok/s、4-bit 達 85.8 tok/s;解碼受 DRAM 頻寬限制,實測跑到峰值的 82%-94%。
PyTorch 2.15 為 MPS 加入 FP8,MoE 解碼提速 5–6.5 倍
PyTorch 2.15 在 MPS 後端加入 FP8 張量支援,並讓 MoE 模型解碼速度比 2.14 快 5–6.5 倍。在 M3 Ultra 上配合 torch.compile,Qwen3.6-35B-A3B 從 9.4 提升到 61.3 tokens/s,LFM2.5-8B-A1B 從 23.6 提升到 123.6 tokens/s,詞表 softmax 約快 8 倍。
KTransformers-FineTune 讓 CPU 直接算 MoE 專家,微調吞吐最高提升 21.2 倍
清華 MADSys 實驗室與趨境科技提出 KTransformers-FineTune(KT-FT),讓 CPU 用主存中的權重直接完成 MoE 專家計算、GPU 只負責注意力,LoRA 微調吞吐達到 ZeRO-Offload 等解除安裝基線的 2.5~21.2 倍。該方案已作為執行後端接入 LlamaFactory,CPU 側用 AVX-512/AMX 指令集計算專家,支援微調與推理在同等硬體下一鍵執行。