Pereiti prie turinio
2026 m. spalio 20 d., antradienis
Tenesys AI News
Prenumerata

Visos naujienos

TENESYS AI NEWS seka svarbiausias AI naujienas ir paaiškina, kas pasikeitė, kodėl tai svarbu ir ar technologiją verta išbandyti.

#PyTorch — 2 straipsniai ✕

Tyrimai· Svarbu

Google ir Meta integravo natyvų TPU palaikymą į PyTorch TorchTitan mokymo karkasą

„Google“ pristatė TorchTPU – natyvų PyTorch backend'ą Cloud TPU („torch.device("tpu")“), ir kartu su „Meta“ sukūrė TorchTitan atšaką, pritaikytą mokymui TPU įrenginiuose. Anksčiau norint mokyti PyTorch modelius TPU reikėdavo perrašyti kodą į JAX arba naudoti senesnį torch_xla kelią; dabar pakanka minimalių įrenginio inicializavimo pakeitimų. Atšaka siūlo paruoštus receptus didelių tankių modelių (Llama 3 70B/405B, Qwen 3 8B/32B), MoE modelių (Qwen 3 235B) ir difuzinių transformerių (FLUX.1 12B) pirminiam mokymui, taip pat „Graph Trainer“, kuris visą mokymo žingsnį užfiksuoja kaip vieną XLA programą geresniam kompiliatoriaus optimizavimui.

Google Developers
Modeliai· Svarbu

Google pristatė natūralius PyTorch išvedimo variklius vLLM ir SGLang, skirtus TPU

Google paskelbė naujus vLLM ir SGLang išvedimo (inference) variklius, sukurtus tiesiogiai ant PyTorch TPU įrenginiams, kuriuos kūrė kartu su Inferact ir RadixArk. Varikliai veikia ant naujo TorchTPU sluoksnio, kuris paverčia TPU natūraliu PyTorch įrenginiu, pakeisdamas ankstesnį JAX pagrindu veikusį sprendimą. Google praneša apie viešą 2,01 cento už milijoną tokenų savikainą esant dideliam lygiagretumui per SemiAnalysis InferenceX projektą, taip pat palaikomus agentinius darbo krūvius, ilgą kontekstą, atskirtą (disaggregated) aptarnavimą ir multimodalius modelius.

Google Developers