谷歌发布开源TorchTPU，允许AI应用无需重写即可迁移至TPU芯片
谷歌推出开源工具TorchTPU，使开发者能轻松将基于PyTorch的AI应用迁移至其TPU芯片，与亚马逊共同挑战英伟达在AI硬件领域的主导地位。
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周二，谷歌宣布将其备受期待的PyTorch版本TorchTPU作为开源项目发布。这一举措旨在帮助人工智能应用程序开发者更轻松地将其现有代码从英伟达GPU迁移到谷歌自研的张量处理单元（TPU）上，而无需重写应用程序。通过简单的配置更改，开发者即可利用谷歌云的算力资源。
PyTorch是目前最流行的开源AI开发工具包，据估计被85%的AI应用使用。该框架最初由Meta于2016年开发，当时英伟达的GPU已是AI研究的标准硬件，因此PyTorch的许多功能在设计上深度依赖英伟达芯片。2022年，Meta将PyTorch移交给Linux基金会管理。
谷歌并非唯一试图打破英伟达垄断的云服务商。就在周一，亚马逊也发布了类似的工具TorchNeuron，允许AI应用无缝移植到其自研芯片Trainium和AWS平台上。此外，亚马逊还向主PyTorch项目提交代码，以解耦特定功能与英伟达硬件的绑定，使框架默认支持更多硬件。
谷歌表示，其与Meta、Hugging Face以及vLLM和SGLang等流行AI开发工具的制造商合作，确保TorchTPU的功能和代码库能与这些生态工具良好兼容。谷歌还推出了专门的TPU代理套件，协助开发者在迁移过程中修复错误，并更新了LiteRT工具以更好地支持PyTorch应用在移动设备上的运行。
尽管这些工具降低了切换成本，但文章指出，这并不意味着AI开发者会立即大规模抛弃英伟达硬件。然而，谷歌和亚马逊的行动清晰地表明，两大云巨头正致力于削弱英伟达在AI基础设施领域的优势地位。