Google、TorchTPU をオープンソース化し、TPU にネイティブ PyTorch を導入

完全なレポート

Google Cloud ブログ (AI およびコンピューティング インフラストラクチャ担当副社長兼 GM の Mark Lohmeyer とエンジニアリング担当副社長の Bill Jia による) は、PyTorch Conference 2026 で、Google の TPU 用ネイティブ PyTorch スタックである TorchTPU が GitHub でオープンソースになったことを発表しました。 TPU は、PyTorch のネイティブ オプションとして GPU や CPU に加わり、トレーニング、サービス提供、デプロイメントをカバーします。

TorchTPU は Meta の PyTorch チームと共同開発され、開発者が以前依存していた PyTorch/XLA ルートを置き換えます。つまり、eager モードでデバッグしてから、実稼働レベルのパフォーマンスを得るために torch.compile を使用します。 TPU で実行するには、既存のコードを model.to("cuda") から model.to("tpu") に変更するだけで済みます。

TorchTPU は、vLLM、SGLang、llm-d、TorchTitan、Ray、TorchRec、Hugging Face、LiteRT など、開発者がすでに使用しているツールと連携して動作します。 Google は、vLLM と SGLang (それぞれ Inferact と RadixArk で構築) 用のネイティブ TPU バックエンドもリリースしました。これらは JAX を経由しなくなりました。 JAX バージョンは維持されます。

Meta の PyTorch エンジニアリング担当ディレクターである Jana van Greunen 氏は発表の中で、TorchTPU により Meta は PyTorch ワークロード (LLM、広告、レコメンデーション システム) を Google TPU にデプロイできると同時に、エンジニアリング チームに直接フィードバックを提供し、誰もが必要とするエコシステムの柔軟性を構築できると述べました。