Google发布开源PyTorch版本TorchTPU，支持应用迁移至其TPU芯片
Google周二宣布TorchTPU开源，开发者通过简单配置改动即可让现有PyTorch应用运行在TPU及Google Cloud上，无需重写代码。此前一天，亚马逊刚发布类似工具TorchNeuron。
AI解读：TechCrunch称PyTorch被部分统计估算用于85%的AI应用，这一比例是报道引用的说法，并非Google或PyTorch项目官方数据。
迁移门槛方面，Google称现有PyTorch应用只需修改配置即可切换到TPU和Google Cloud，不需要重写应用，这是其版本面向开发者的核心卖点。
Google称TorchTPU与Meta、Hugging Face、Inferact（vLLM）和RadixArk（SGLang）等直接合作，以确保其功能和代码库与这些开发工具兼容；该兼容性表述来自Google，报道未给出第三方测试结果。
Google同时发布了TPU agent suite迁移工具，并更新了可用于手机、笔记本电脑和嵌入式设备的LiteRT，使其更好地支持PyTorch应用。
报道指出，迁移变得容易并不意味着开发者会大规模弃用英伟达硬件，这一判断是记者对行业现状的描述，没有配套的采用数据。
Google周二宣布，其PyTorch版本TorchTPU已作为开源项目发布。TechCrunch报道称，这意味着Google加入亚马逊的行列，尝试松动英伟达在AI开发工具链中的主导地位。
PyTorch是AI应用开发者和初创公司用于构建、训练和运行AI模型的开源工具包。报道援引部分统计称，约85%的AI应用使用PyTorch。PyTorch由Meta（当时名为Facebook）于2016年开发，2022年移交Linux基金会管理。报道称，由于英伟达GPU在PyTorch诞生时已是AI研究的标准硬件，PyTorch的许多功能是专门围绕英伟达GPU构建的。
TorchTPU的迁移方式
据Google的说法，TorchTPU让AI应用可以运行在Google的张量处理单元（TPU）上，并便于把现有PyTorch应用迁移到TPU，从而迁移到Google Cloud。开发者只需做配置改动，不需要重写应用。
Google表示，它与Meta、Hugging Face、Inferact（vLLM的开发者）和RadixArk（SGLang的开发者）等直接合作，以确保TorchTPU的功能和代码库与这些常用AI开发工具兼容，效果与原始PyTorch一致。这一兼容性说法来自Google，报道未提供独立验证结果。
Google还推出了专门的TPU agent suite工具，帮助开发者把应用迁移到其芯片和云平台，并在过程中修复错误。Google也更新了用于在手机、笔记本电脑和嵌入式设备上运行AI的LiteRT工具，使其更好地支持PyTorch应用。
- TorchTPU已作为开源项目发布（Google周二宣布）
- 迁移方式：修改配置，无需重写应用（Google说法）
- 配套工具：TPU agent suite，用于迁移和修复错误
- LiteRT同步更新，面向手机、笔记本和嵌入式设备
亚马逊的同类动作
报道称，亚马逊在周一发布了自有PyTorch版本TorchNeuron，可让AI应用无需重写即可迁移到亚马逊自研AI芯片Trainium和AWS。亚马逊还表示，将向主PyTorch项目提交代码，把多项功能与英伟达芯片解耦，使PyTorch默认对更多硬件开放。
报道同时指出，迁移变容易不代表开发者会集体放弃英伟达硬件。这是记者对现状的判断，来源未给出开发者采用率或迁移规模的数据。
- 亚马逊TorchNeuron发布于Google公告前一天
- 目标硬件为Trainium与AWS
- 亚马逊称将向PyTorch主项目提交解耦英伟达芯片的代码