2026 年 10 月 20 日,Google 在聖何塞舉行的 PyTorch Conference 2026 上開源 TorchTPU,為 PyTorch 提供原生 TPU 後端,使 TPU 與 GPU、CPU 並列成為 PyTorch 的裝置選項。Hugging Face 同日宣布,Transformers、Dif… 看完整事件
Google 開源 TorchTPU,TPU 成為 PyTorch 原生裝置
Google 在 PyTorch Conference 2026 上開源 TorchTPU,讓 TPU 與 GPU、CPU 並列,成為 PyTorch 的原生裝置。專案由 Google 和 Meta 聯合開發;在 Hugging Face Transformers v5 裡只需傳入 device_map="tpu" 即可部署,vLLM、SGLang、Ray、TorchTitan 等已同步接入。
TPU 首次作為 PyTorch 原生後端落地,不再經 XLA 轉接,官方資料顯示其與 JAX 方案的吞吐差距已進入個位數百分比,對在 PyTorch 上權衡訓練與推理硬體的團隊最有參考價值。
原標題:谷歌开源TorchTPU!TPU成PyTorch原生设备,CUDA最深的护城河开始松动
閱讀原文
| 評分 | 88 / 92(平均 90,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。
Google 補全 Coral NPU 開源架構,邊緣推理 1 TOPS、功耗 10 mW
Google Research 補全了 32 位開源 Coral NPU 的 RISC-V 架構,新增 Matrix Execution Unit 後邊緣推理最高 1 TOPS,平均功耗目標 10 mW。同步釋出 v1.0 開源 IREE/MLIR 編譯器,JAX、PyTorch、TensorFlow 模型可直接編譯到 Coral NPU,不必手寫彙編,從模型到晶片共用一條開源工具鏈。