TorchTPU во Google: Како нова иницијатива ги преобликува границите на TPU и PyTorch
Alphabet во рамки на Google презема стратегиски чекор за да ја ослаби долготрајната доминација на Nvidia во областа на вештачката интелигенција преку нова иницијатива која ја прави најпознатата рамка за ЛИИ, PyTorch, да работи побрзо и поефикасно на сопствените чипови наречени Tensor Processing Units (TPU). Овој проект, именуван TorchTPU, се стреми да стане директна алтернатива на Nvidia во графичкиот профил на облакот, како и во целокупниот екосистем на софтвер за ЛИИ.
Според доверливи извори, Google активно ги развива TorchTPU за да овозможи целосна компатибилност со PyTorch и да ја намали потребата од дополнително инженерско работење во тековните проекти. Во иднина се разгледува и открывање на дел од софтверот преку отворен код за побрза инфраструктурна прифатливост. Она што е посебно важно е дека оваа иницијатива е повисоко позиционирана во стратегијата на компанијата да ја промени динамиката во Cloud приходите и да ги преземе grinder- мечот против Nvidia не само по хардуер, туку и по екосистем.
Поддршката зад PyTorch PyTorch, лансиран во 2016 година, го зацврсти својот статус благодарение на силната поддршка од Meta. Во Кремнината Долина, голем број развивачи се потпираат на готови библиотеки и рамки наместо да пишуваат код од нула за Nvidia, AMD или Google чипови. Главната предност на Nvidia останува CUDA, која долги години е тесно поврзана со PyTorch и оптимизирана за Nvidia чипови. Google, од друга страна, ги користи Jax и TPU-ите кои работат врз XLA компајлерот, што создава јаз помеѓу најчестото користење на PyTorch и стратегијата на Google за TPU-ја. TorchTPU се поставува како решение за намалување на тој јаз.
Клучно е дека TorchTPU ќе дозволи прилично полесен прелаз од PyTorch на TPU-јас, со што ќе се намалат трошоците за инженерски заеднички проекти. Се разгледуваат опции за partial-отворен код за побрза адаптација и масовно прифаќање од заедницата. Во овој контекст, TorchTPU добива поголем фокус и ресурси во споредба со претходните поддршки за PyTorch.
Meta ги поддржува PyTorch PyTorch има силна база благодарение на Meta, која го поддржува развојот и еден од главните двигатели зад ова рамка. Во Силиконската долина, поврзани развивачи често се потпираат на PyTorch заради неговата практична применливост во различни compute средини. На страната на Google, долго време се користат Jax и XLA за оптимизација на TPU-ите. TorchTPU би го намалил јазот помеѓу PyTorch и TPU-ги, со што би овозможил полесно и почесно преживување на развојните тимови во различни чипови, вклучувајќи и Google TPU. Соработката со Meta и поинстатиран пристап кон достапноста на TPU-јас укажува на заеднички интерес: намалување на трошоците за изведба и поголема моќ на преговарачката позиција за Meta во контекст на конкуренцијата со Nvidia.
