芯片生态新局：谷歌携手 Meta 优化 PyTorch 适配，冲击英伟达 GPU 优势

据 AIbase 报道，为削弱英伟达在 AI 芯片领域的优势，Alphabet（谷歌母公司）正推进一项名为“TorchTPU”的战略计划。该计划旨在大幅增强其张量处理单元（TPU）对 PyTorch 框架的适配能力，从而降低开发者从英伟达 GPU 迁移至谷歌 TPU 的学习门槛与改造成本。

长期以来，PyTorch 作为全球应用广泛的开源 AI 开发框架，与英伟达 CUDA 软件栈深度耦合，这几乎成了英伟达生态的最强壁垒。相比之下，谷歌的 TPU 过去主要配合自家的 JAX 框架，许多习惯使用 PyTorch 的开发者在调用 TPU 算力时常遇到性能不尽如人意的问题。借助 TorchTPU，谷歌计划加大投入，进一步提升底层软件与 PyTorch 的匹配度与效率。

此外，谷歌正考虑开源部分关键软件组件，以吸引更多开发者参与。据悉，谷歌已与 PyTorch 的主要维护方 Meta 深度合作，探讨向 Meta 提供更多 TPU 资源的可行性。在硬件层面，谷歌最新推出的第七代 TPU v7（代号 Ironwood） 已针对推理场景做出显著优化。

若 TorchTPU 补上软件短板，谷歌有望为企业提供更具性价比的英伟达替代选项，并加速其 AI 基础设施的商业化落地。