周二，谷歌 宣布 其备受期待的PyTorch版本TorchTPU现已作为开源项目发布。借此，谷歌加入亚马逊的行列，试图 打破英伟达对AI行业的垄断 。在AI行业中，大多数AI应用默认都是编写为在英伟达的芯片（即GPU）上运行。
PyTorch是AI应用开发者和初创公司用来构建、训练和运行AI模型的热门开源工具包。据某些统计，85%的AI应用都在使用它。PyTorch最初由Meta（当时还叫Facebook）于2016年开发，那时世界还远远没有意识到大语言模型（LLM）将改变世界。当时，英伟达的GPU早已是AI研究的标准硬件，因此PyTorch的许多功能都是专门为配合它们而构建的。2022年，Meta将PyTorch移交给Linux基金会，这是一个管理着众多重要开源项目的非营利组织。
谷歌的版本TorchTPU可以让AI应用运行在谷歌名为Tensor Processing Units（TPU）的AI芯片上。它还能让现有的PyTorch应用轻松迁移到TPU，进而迁移到谷歌云。开发者只需修改一处简单配置即可完成，无需重写应用。
亚马逊于周一发布了 类似的公告， 推出其自己的PyTorch版本，名为TorchNeuron。TorchNeuron允许AI应用无需重写即可移植到亚马逊自主研发的AI芯片Trainium以及AWS上。亚马逊还表示，为进一步削弱英伟达对PyTorch的控制，它将采取更多行动。该公司正在向PyTorch主项目提交代码，将各种功能与英伟达芯片解耦，使该项目默认对任何硬件都更加开放。
不过，谷歌可能在几个方面更胜亚马逊一筹。谷歌表示，它直接与Meta、Hugging Face、Inferact（vLLM的开发商）、RadixArk（SGLang的开发商）及其他公司合作，确保TorchTPU的功能和代码库能像原版PyTorch一样，与这些流行的AI开发工具良好配合。
此外，这家搜索巨头还推出了一款专门工具—— TPU agent suite——帮助开发者将应用迁移到谷歌的芯片和云上，并在过程中修复错误。它甚至更新了其流行的LiteRT工具（该工具可在手机、笔记本电脑和嵌入式设备上运行AI），使其能更好地与PyTorch AI应用配合使用。
这一切并不意味着AI应用开发者会因为现在可以轻松迁移到其他芯片和云平台，就自动大规模抛弃英伟达的硬件。但亚马逊和谷歌显然正在努力终结英伟达的优势。