أعلنت جوجل في 20 أكتوبر 2026، خلال مؤتمر PyTorch 2026، أن TorchTPU أصبح مشروعًا مفتوح المصدر على GitHub، لتنضم رقائق TPU إلى معالجات GPU وCPU كخيار أصلي في منصة PyTorch المستخدمة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ما فائدة TorchTPU؟
يتيح المشروع، الذي طُوّر بالمشاركة مع فريق PyTorch في Meta، تشغيل أعباء PyTorch الحالية على رقائق TPU بتعديلات شيفرة محدودة وبالواجهات نفسها، مع وضع التصحيح المباشر (eager mode) ثم الأداء الإنتاجي عبر torch.compile. وقالت جانا فان خرونن، مديرة هندسة PyTorch في Meta، في بيان جوجل إن TorchTPU «خطوة ضخمة للأمام» تتيح لـ Meta نشر أعباء PyTorch على رقائق جوجل وبناء مرونة يحتاجها الجميع في المنظومة.
ماذا عن الأدوات المحيطة؟
- Hugging Face: في النسخة الخامسة من Transformers يصبح النشر على TPU بتمرير device_map="tpu" فقط، ومكتبة Diffusers تعمل أصليًا على TPU، مع اختبارات ليلية مستمرة للمكتبة على بنية TPU.
- التشغيل والتقديم: تكامل مع vLLM وSGLang، وإصدار llm-d 1.0 مع Red Hat وIBM وأكثر من 500 مساهم لإدارة التشغيل الموزع عبر Kubernetes.
- التدريب: تكامل مع TorchTitan، جُرّب حتى 8,192 رقاقة Ironwood TPU بكفاءة استغلال بلغت 52% على نموذج Qwen 3 8B بحسب جوجل، ودعم VeRL للتعلم المعزز وRay للتنسيق.
- الأجهزة الطرفية: انضمت LiteRT إلى منظومة PyTorch لتحويل النماذج باستدعاء واحد وتشغيلها على أندرويد وiOS وmacOS وويندوز ولينكس والويب وأجهزة إنترنت الأشياء.
- أعلنت جوجل أيضًا TPU agent suite للمعاينة المبكرة على GitHub، للمساعدة في النقل والتشخيص وضبط الأداء.
وماذا عن أمازون؟
في اليوم التالي، 21 أكتوبر، أتاحت AWS إصدار Neuron 2.33 متضمنًا TorchNeuron، لدعم PyTorch أصليًا على رقائق Trainium، في معاينة عامة تعمل على نسخ EC2 Trn2 وTrn3. وتضيف هذه الأدوات خيارات للمطورين الراغبين في تشغيل تطبيقاتهم على أنواع مختلفة من رقائق الحوسبة.
المصادر:
https://pytorch.org/blog/introducing-torchtpu/
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/10/aws-announce-neuron-2-33-0/
