Badania· Ważne
Google i Meta zintegrowały natywne wsparcie TPU z frameworkiem treningowym PyTorch TorchTitan
Google wprowadziło TorchTPU – natywny backend PyTorch dla Cloud TPU (torch.device("tpu")) i wspólnie z Meta stworzyło fork TorchTitan dostosowany do treningu na TPU. Wcześniej trening modeli PyTorch na TPU wymagał przepisania kodu na JAX lub korzystania ze starszej ścieżki torch_xla; teraz wystarczają minimalne zmiany w inicjalizacji urządzenia. Fork oferuje gotowe przepisy do wstępnego treningu dużych modeli gęstych (Llama 3 70B/405B, Qwen 3 8B/32B), modeli MoE (Qwen 3 235B) oraz transformerów dyfuzyjnych (FLUX.1 12B), a także „Graph Trainer”, który przechwytuje cały krok treningowy jako jeden program XLA dla lepszej optymalizacji kompilatora.