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Google与Meta联合推出开源项目TorchTPU，为Google TPU提供原生PyTorch后端。该项目的核心目标是让现有PyTorch工作负载无需修改代码即可在TPU上运行，用户只需将设备指定从CUDA改为TPU即可完成迁移。与2020年推出的PyTorch/XLA相比，TorchTPU不再依赖JAX运行时，支持PyTorch原生即时执行模式，并基于Torch Dynamo实现torch.compile编译，同时通过Process Group API等底层接口全面支持DDP、FSDP、DTensor等分布式训练范式。项目遵循“PyTorch公民”和“以用户为中心”两项原则，强调与PyTorch生态的无缝集成及友好的错误提示。这一合作意味着TPU在保持性能、能效和成本优势的同时，正式向PyTorch主流生态开放，有望降低大规模模型训练与部署的硬件迁移门槛。