周二，谷歌宣布其期待已久的PyTorch版本TorchTPU现已作为开源项目发布。借此，谷歌与亚马逊一道，试图打破英伟达对人工智能行业的控制，市场上大多数人工智能应用默认都是为英伟达的芯片或GPU编写的。PyTorch是人工智能应用开发者和初创公司用来构建、训练和运行人工智能模型的流行开源工具包。据称，85%的人工智能应用使用了PyTorch。 PyTorch最初由Meta（当时是Facebook）于2016年开发，那时全球还未意识到大型语言模型（LLMs）将改变世界。当时，英伟达的GPU已经是人工智能研究的标准硬件，因此许多PyTorch的功能都是专门为其量身定制的。2022年，Meta将PyTorch交给了Linux基金会，这是一家管理许多重要开源项目的非营利组织。谷歌的版本TorchTPU让人工智能应用能够在谷歌的人工智能芯片，即张量处理单元（TPU）上运行。它也使得现有的PyTorch应用轻松转移到TPU，从而转移到谷歌云。开发者可以通过简单的配置更改，而无需重写他们的应用程序来完成这一过程。亚马逊在周一发布了其自己的PyTorch版本TorchNeuron，进行了类似的宣布。TorchNeuron允许人工智能应用移植到亚马逊自家的人工智能芯片Trainium，并无须重写就能迁移到AWS。亚马逊还表示，它在努力削弱英伟达对PyTorch的控制方面走得更远。它正在向主PyTorch项目提交代码，以将各种功能与英伟达的芯片解耦，从而使其更开放地支持任何硬件。 然而，谷歌可能在某些方面超越了亚马逊。它表示，已与Meta、Hugging Face、Inferact（vLLM的制造商）、RadixArk（SGLang的制造商）等直接合作，以确保TorchTPU的功能和代码库能与这些流行的人工智能开发工具良好兼容，就像原始的PyTorch一样。此外，这家搜索巨头还推出了一个专用工具TPU代理套件，帮助开发者迁移他们的应用到谷歌的芯片和云，并在此过程中修复错误。它甚至还更新了其流行的LiteRT工具，这款工具在手机、笔记本电脑和嵌入式设备上运行人工智能，以更好地与PyTorch人工智能应用配合。所有这些并不意味着人工智能应用开发者会因为现在可以轻松迁移到其他芯片和云服务而集体放弃英伟达的硬件。但显然，亚马逊和谷歌正在努力结束英伟达的优势。当您通过我们文章中的链接购买时，我们可能会获得少许佣金。这不会影响我们的编辑独立性。朱莉·博特是TechCrunch的初创企业/风险投资专版编辑。您可以通过电子邮件[julie@techcrunch.com](mailto:julie@techcrunch.com)或在X上联系朱莉@Julie188，验证或联系她。查看简历。