财联社12月18日讯（编辑夏军雄）据消息人士透露，谷歌正推进一项新举措，致力于提升其人工智能（AI）芯片在运行PyTorch（全球应用广泛的AI软件框架）时的性能，以此挑战英伟达在AI芯片领域的长期主导地位。

谷歌期望其自研的张量处理单元（TPU）芯片成为英伟达GPU的可行替代方案，然而仅有硬件不足以推动广泛应用。

知情人士称，该计划在谷歌内部称作“TorchTPU”，目的是消除TPU芯片普及的关键阻碍，即让基于PyTorch构建技术设施的客户，能在TPU上拥有完全兼容且对开发者友好的体验。

据悉，谷歌正考虑开源部分软件，以加速客户采用，该公司为TorchTPU项目投入了更多组织资源和战略关注。

若谷歌的TorchTPU项目成功，有望大幅降低企业从英伟达GPU转向其他方案的切换成本。

**TPU普及存在阻碍**

尽管越来越多企业尝试采用谷歌的TPU，但在软件层面遭遇难题。

PyTorch是由Meta大力支持的开源项目，是AI模型开发者常用工具之一。在硅谷，鲜少有开发者亲自编写英伟达、AMD或谷歌芯片实际执行的每行代码。

相反，开发者依赖PyTorch等工具，这些工具由预编写的代码库和框架构成，能自动化AI软件开发中的诸多常见任务。

PyTorch于2016年首次发布，其发展与英伟达的CUDA紧密相关。一些华尔街分析师认为，CUDA是英伟达抵御对手的强大壁垒。

多年来，英伟达工程师致力于确保基于PyTorch开发的软件在其芯片上高效运行。

相比之下，谷歌内部开发者团队长期使用名为Jax的代码框架，其TPU芯片通过名为XLA的工具高效执行代码。谷歌自身的AI软件栈和性能优化多围绕Jax构建，这致使谷歌芯片使用方式与客户需求存在明显差异。

知情人士称，企业客户一直向谷歌反馈，TPU在AI工作负载上采用难度大，因为过去常要求开发者从多数人使用的PyTorch，转向谷歌内部更青睐的机器学习框架Jax。

**与Meta合作**

知情人士还表示，为加快开发进程，谷歌正与PyTorch的创建者和主要维护方Meta紧密合作。两家科技巨头还在商讨相关交易，让Meta获取更多TPU资源。

早期面向Meta的服务采用谷歌托管模式，即Meta等客户安装谷歌设计的芯片运行谷歌软件和模型，由谷歌提供运维支持。

相关人士称，Meta在战略上有动力参与使TPU更易运行的软件开发，以降低推理成本，让自身AI基础设施逐渐摆脱对英伟达GPU的依赖，增强谈判优势。

（文章来源：财联社）

原标题：谷歌据悉与Meta合作 强化TPU对PyTorch的支持 以挑战英伟达

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