Google تنشر torch_tpu، باك-إند PyTorch أصليًا لشرائح TPU بترخيص Apache 2.0
نشرت Google مستودع torch_tpu على GitHub، وهو باك-إند أصلي يشغّل PyTorch على شرائح TPU. ويقول ملف README: “This project is licensed under the Apache 2.0 License.”
وحتى الآن كان أمام من يريد استخدام TPU طريقان: تعلّم إطار JAX، أو المرور عبر جسر XLA مع اختلافات في السلوك. وكلاهما يعني إعادة كتابة جزء من الكود أو قبول نتائج مختلفة. أما المستودع الجديد فيوفر ATen kernels مكتوبة خصيصًا، والـ ATen هي طبقة العمليات الأساسية التي يبني عليها PyTorch حساباته، إضافة إلى كاش لترجمة حسابات XLA، ودعم torch.compile()، وتوازي البيانات وتوازي الـ tensor، وأمثلة على Llama وQwen وResNet وDLRM وminGPT وUNet. أي إن كود PyTorch الحالي يمكن أن يعمل على عتاد ليس من NVIDIA.
وتُبنى حسابات تكلفة الحوسبة في المنطقة، كما في غيرها، على افتراض أن سعرها هو سعر بطاقات NVIDIA. وكل مسار بديل يُفتح يجعل هذا الافتراض أقل صحة، لأن الطبقة القابلة للاستبدال يصبح سعرها قابلًا للتفاوض.
لكن المشروع في بدايته. أحدث إصدار على PyPI هو 0.2.0، ويتطلب Python 3.11 فما فوق، وخانة الاعتماديات مكتوب فيها TBD، وللمستودع 274 نجمة و43 مشكلة مفتوحة. ولا توجد فيه أي أرقام أداء منشورة، إذ يذكر README أدوات القياس دون نتائجها.
فهو حتى الآن إعلان بأن تشغيل PyTorch على TPU صار مسارًا رسميًا، لا بديلًا جاهزًا لنقل التدريب إليه. ويبقى سؤال مفتوح: هل يكسر ذلك الاعتماد على مورّد واحد، أم يضيف مورّدًا ثانيًا فقط؟