Google、PyTorchのTPU対応基盤を公開

移行の簡素化

設定変更でTPU移行
アプリ書き直し不要
移行支援エージェント

開発環境の統合

Diffusers対応
分散学習と高速化

NVIDIA対抗

AWSも独自基盤公開
PyTorch利用率85%
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Googleは10月20日、PyTorchの処理を自社のAI半導体TPUで直接動かすオープンソース基盤TorchTPUを公開しました。既存アプリを書き直さず、簡単な設定変更でGoogle CloudのTPUへ移せるようにし、PyTorchとNVIDIA製GPUの強い結び付きを開発環境から緩める狙いです。

TorchTPUはTPUをPyTorchの新しいバックエンドとして扱い、通常のコード、分散学習、torch.compileによる高速化に対応します。移行時の修正を支援するTPU agent suiteも用意し、端末向けLiteRTとの連携も改善しました。

Hugging FaceではTransformersとDiffusersがTPUを標準の実行先として扱い、モデルや画像生成処理を簡単な指定で移せます。TPU上の試験は96.5%が合格し、報告した34件の問題のうち19件は修正済みです。

前日にはAmazonもTrainium向けのTorchNeuronを発表し、コードを書き換えずAWSへ移す道を示しました。PyTorchはAIアプリの85%で使われるとの推計もあり、互換層の整備が直ちにNVIDIA離れを生むとは限りませんが、クラウドと半導体の選択肢を広げます。