TorchTPU

TorchTPU：在 Google TPU 上运行 PyTorch 模型与算子

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TorchTPU 为 Google TPU 提供 PyTorch 后端，包含面向 TPU 的自定义 ATen 算子实现、用于优化 XLA 计算执行的编译缓存，以及分布式训练（数据并行、张量并行）和模型推理示例。项目还支持与 torch.compile() 集成进行图模式执行，并提供调试与性能基准工具。

Google 与 AWS 为 PyTorch 开辟 Nvidia 之外的新路径

在 2026 年北美 PyTorch 大会上，Google 开源了 TorchTPU，让 PyTorch 代码能直接跑在 Google 的 TPU 芯片上，已在 GitHub 发布；AWS 则推出 TorchNeuron 公开测试版，让 PyTorch 模型能跑在其 Trainium 芯片上。过去 PyTorch 开发者基本绑定 Nvidia 的 CUDA 生态，换芯片往往要大量改代码，这两个项目把迁移简化到改几行代码甚至只改一个配置。不过官方也说明，想达到最高性能仍需针对新芯片专门调优，例如 TorchTPU 默认分布式方案可能比优化方案慢约 30–40%。对开发者来说，这多了可选的硬件路线，但现阶段迁移容易、跑出极致性能仍不简单。