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Google ओपन-सोर्स TorchTPU, TPU में नेटिव PyTorch ला रहा है
Google ने PyTorch कॉन्फ्रेंस 2026 में घोषणा की कि TorchTPU, TPU के लिए उसका मूल PyTorch स्टैक, जिसे मेटा की PyTorch टीम के साथ सह-विकसित किया गया है, अब GitHub पर खुला स्रोत है। मौजूदा PyTorch कोड न्यूनतम परिवर्तनों के साथ Google TPU पर चलता है।
यह क्यों मायने रखता है?
PyTorch प्रमुख AI विकास ढांचा है - कुछ अनुमान कहते हैं कि लगभग 85% AI अनुप्रयोग इसका उपयोग करते हैं - और इसे लंबे समय से Nvidia GPU के लिए अनुकूलित किया गया है। TorchTPU Google के TPU को PyTorch के लिए एक मूल विकल्प बनाता है, जो माइग्रेशन की लागत को तेजी से कम करता है और संभावित रूप से Nvidia के CUDA इकोसिस्टम लॉक-इन को ढीला करता है।
पूरी रिपोर्ट
Google क्लाउड ब्लॉग (एआई और कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर के वीपी और जीएम मार्क लोहमेयर और इंजीनियरिंग के वीपी बिल जिया द्वारा) ने PyTorch कॉन्फ्रेंस 2026 में घोषणा की कि TorchTPU, TPU के लिए Google का मूल PyTorch स्टैक, अब GitHub पर खुला स्रोत है। TPU अब प्रशिक्षण, सेवा और तैनाती को फैलाते हुए, PyTorch के मूल विकल्प के रूप में GPU और CPU से जुड़ते हैं।
TorchTPU को मेटा में PyTorch टीम के साथ सह-विकसित किया गया था और यह PyTorch/XLA रूट डेवलपर्स की जगह लेता है जिन पर पहले से भरोसा था: उत्सुक मोड में डिबग करें, फिर उत्पादन-स्तर के प्रदर्शन के लिए torch.compile का उपयोग करें। TPU पर चलने के लिए मौजूदा कोड को केवल model.to("cuda") से model.to("tpu") में बदलने की आवश्यकता है।
TorchTPU पहले से उपयोग किए जाने वाले टूल डेवलपर्स के साथ काम करता है, जिसमें vLLM, SGLang, llm-d, TorchTitan, Ray, TorchRec, Hugging Face और LiteRT शामिल हैं। Google ने vLLM और SGLang (क्रमशः Inferact और RadixArk के साथ निर्मित) के लिए देशी TPU बैकएंड भी जारी किया, जो अब JAX से नहीं गुजरते; JAX संस्करण कायम हैं।
मेटा में PyTorch इंजीनियरिंग के निदेशक जना वैन ग्रुएनन ने घोषणा में कहा कि TorchTPU मेटा को PyTorch वर्कलोड - LLM, विज्ञापन और अनुशंसा प्रणाली - को Google TPU में तैनात करने देता है, जबकि इंजीनियरिंग टीमों को सीधे फीडबैक खिलाता है, जिससे हर किसी के लिए आवश्यक पारिस्थितिकी तंत्र लचीलेपन का निर्माण होता है।
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