Google 与 Meta 开源 TorchTPU，Hugging Face 接入

2026年10月20日，Hugging Face 发布博客宣布接入原生 PyTorch 后端 TorchTPU，Transformers、Diffusers 和 Kernels 可直接在 TPU 上运行。据该博客，模型通过 device_map="tpu" 或 pipe.to("tpu") 即可加载，不再需要 Optimum TPU。安装方面，博客称在 TPU VM 上只需一条命令：pip install torch-tpu --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu；该 extra index 提供 torch 的 CPU 构建，若不加则 pip 会拉取体积更大、在 TPU 上并不需要的 CUDA 构建。测试方面，博客称在 TPU 上运行的测试中 96.5% 通过。 2026年10月21日，PyTorch Blog 发布跟进报道，称 TorchTPU 是 Google 与 Meta 合作开源的原生 PyTorch TPU 后端，把 model.to("cuda") 改成 model.to("tpu") 即可运行现有工作负载。该报道称 TorchTPU 仍在积极开发中，已被部分大型 Google Cloud 客户用于推理和训练生产负载，并可在 GitHub 开源仓库获取。报道还列出限制：在 TPU 机器上调用 torch.compile 时会自动设置 dynamic=False，因有界动态性尚未默认启用；Tier-3 默认禁用，可通过指定共享存储路径显式启用；握手默认关闭。目前尚无第三方验证报道。

AI 根据报道生成 · 36 分钟前更新

1. 10月21日 00:00 · 1 篇报道
   Google与Meta开源PyTorch TPU后端TorchTPU
   PyTorch Blog：Google 与 Meta 联合推出 TorchTPU，让 PyTorch 原生运行在 TPU 上
2. 10月20日 08:00 · 1 篇报道
   Hugging Face 介绍 TorchTPU 原生 TPU 后端
   Hugging Face Blog：Hugging Face 接入 TorchTPU，Transformers 与 Diffusers 原生支持 TPU

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。