Google 与 Meta 开源 TorchTPU，Hugging Face 原生支持 TPU

Google 开源 TorchTPU，为 TPU 提供原生 PyTorch 后端，替代此前的 PyTorch/XLA 层。它按写入顺序逐个运行算子以便像 GPU 一样逐步调试，再切换 torch.compile 获得生产速度；训练 Qwen 3 8B 时最高用到 52% 的峰值 TPU 算力。原文还提到 Amazon 也提供原生 PyTorch 后端，让代码脱离 Nvidia GPU 运行。

Google 于周二宣布其 PyTorch 版本 TorchTPU 以开源项目形式发布，让现有 PyTorch 应用只需简单配置改动即可运行在 Google TPU 和 Google Cloud 上。

Google 与 Meta 联合开源 TorchTPU，为 Google TPU 提供原生 PyTorch 后端，模型只需把 .to("cuda") 改成 .to("tpu") 即可开箱运行，无需 JAX 依赖。

Google 与 Meta 的 PyTorch 团队联合开发并在 PyTorch Conference 2026 上宣布开源 TorchTPU，让 PyTorch 通过 torch.device("tpu") 原生运行在 Cloud TPU 上，官方称其取代 PyTorch/XLA 并推荐用于所有新工作负载。

Hugging Face 宣布通过 PyTorch 原生后端 TorchTPU 支持 TPU，Transformers、Diffusers 和 Kernels 可原生运行，模型加载只需 device_map="tpu"，不再需要 torch_xla 或 Optimum TPU。