谷歌联合Meta开源TorchTPU：PyTorch改几行配置就能跑在TPU上

谷歌于当地时间周二宣布，面向自研TPU的原生PyTorch框架TorchTPU已在GitHub开源。该框架由谷歌与Meta的PyTorch团队共同开发，官方称开发者只需修改配置、不必重写应用代码，即可把现有PyTorch应用迁移到TPU与谷歌云上。相关统计显示，约85%的AI应用基于PyTorch构建，而该框架的多项能力长期围绕英伟达GPU优化。

生态配套是这次发布的重点：谷歌与Hugging Face、vLLM开发方Inferact、SGLang开发方RadixArk等合作，保证Transformers v5、Diffusers等主流工具在TPU上原生可用；llm-d 1.0版本由红帽、IBM及超过500名贡献者、25家机构共同发布，用于在GPU与TPU之间做推理路由；谷歌还推出TPU智能体套件辅助迁移，并让端侧推理框架LiteRT加入PyTorch生态。几乎同一时间，亚马逊也推出面向自研芯片Trainium的TorchNeuron并进入公测。

【AICOR 点评】把迁移成本压到“改配置”这一层，算力选择权才真正回到企业手里。过去选型被生态锁定，现在硬件可以像云资源一样切换。对企业来说，真正要建设的不是某张卡的技能，而是模型资产的可移植性——代码和数据能搬家，议价权才在自己手上，这也是AI原生组织必须提前做的基础设施治理。