غوغل تفتح شيفرة TorchTPU لتشغيل PyTorch مباشرة على معالجات TPU

الملخص

• غوغل كلاود تفتح شيفرة مكتبة TorchTPU لتشغيل أعباء PyTorch على معالجات TPU بأقل تعديل
• المكتبة طُوّرت بالتعاون مع فريق PyTorch في ميتا، ومتاحة على GitHub
• الخطوة توسّع خيارات البنية التحتية لتدريب النماذج والاستدلال خارج معالجات نفيديا

خبر

باتت مكتبة TorchTPU مفتوحة المصدر اعتباراً من 20 أكتوبر 2026، بإعلان من غوغل كلاود على هامش مؤتمر PyTorch Conference 2026، لتشغيل نماذج PyTorch على معالجات TPU عبر واجهات البرمجة المعتادة ومن دون إعادة كتابة الشيفرة. وبحسب غوغل، طُوّرت المكتبة بالتعاون مع فريق PyTorch في ميتا، وتتيح التصحيح في نمط eager قبل الانتقال إلى أداء الإنتاج.

تفصيل

• آلية العمل: بحسب غوغل كلاود، تسمح TorchTPU بتشغيل أعباء PyTorch على معالجات TPU مباشرة وبأقل تعديل في الشيفرة، عبر واجهات البرمجة المعتادة. ويجري التطوير والتصحيح في نمط eager، ثم الانتقال إلى أداء مستوى الإنتاج عبر torch.compile.
• الإتاحة: الشيفرة المصدرية متاحة على GitHub عبر المستودع github.com/google-pytorch/torch_tpu. وأوردت غوغل أن المكتبة ثمرة تعاون مع فريق PyTorch في ميتا، من دون أن تحدد جدولاً زمنياً لمراحل تطوير لاحقة.
• دعم النماذج: تدعم المكتبة مباشرة الإصدار الخامس من مكتبة Transformers التابعة لـHugging Face، بما يتيح نشر النماذج على معالجات TPU عبر تمرير المعامل device_map="tpu"، أي من دون مسار تحويل منفصل بين إطار التطوير والعتاد.
• محركات الاستدلال: أوردت غوغل دعماً أصلياً لمحرك vLLM عبر شركة Inferact باسم vllm-torchtpu، ولمحرك SGLang عبر شركة RadixArk باسم sglang-torchtpu. كما أُعلن دعم معالجات TPU في منصة Ray عبر شركة Anyscale.
• مشروع llm-d: أعلنت غوغل مع ريد هات وآي بي إم إصدار llm-d 1.0، وهو مشروع ضمن حاضنة CNCF Sandbox. وبحسب غوغل، يضم المشروع أكثر من 500 مساهم و25 جهة مشاركة.
• أرقام التدريب: أوردت غوغل أن TorchTitan جرى التحقق منه على ما يصل إلى 8,000 معالج من طراز Ironwood TPU، وهو الجيل السابع، بكفاءة استخدام للمعالج بلغت 52% على نموذج Qwen 3 8B، مع توسّع شبه خطي حتى 8,192 معالجاً.
• أرقام الاستدلال: ذكرت غوغل أن شركة Zenteiq سجّلت زيادة تتجاوز 4 أضعاف في إنتاجية الاستدلال الكلية باستخدام GKE Inference Gateway مع llm-d، برفع سعة الرموز اليومية المولّدة من 1.47 مليار إلى 5.97 مليار رمز عبر 1,000 معالج من طراز TPU v6e.
• حدود الإعلان: لم تعلن غوغل كلفة تشغيل مقارنة بين معالجات TPU وبدائلها، ولم تحدد موعداً لإتاحة دعم إضافي لأطر عمل أخرى. كما جاءت أرقام الأداء المنشورة من غوغل نفسها، على نماذج وأحمال عمل محددة.

خلفية

PyTorch هو الإطار الأوسع انتشاراً لتطوير نماذج التعلم الآلي، وجرى تطويره أصلاً في ميتا قبل انتقاله إلى مؤسسة مستقلة. وقد ارتبط تشغيله تاريخياً بمعالجات نفيديا الرسومية، بينما تطوّر معالجات TPU داخلياً لدى غوغل منذ 2016.

بين السطور

فتح الشيفرة وربطها مباشرة بـTransformers وvLLM وSGLang يخفض كلفة الانتقال التقنية للفرق التي بنت أدواتها على PyTorch، وهي العقبة الأبرز أمام استخدام عتاد غير نفيديا. وإدراج llm-d ضمن CNCF Sandbox بمشاركة ريد هات وآي بي إم يشير إلى مسار حوكمة مفتوح بدل منتج مغلق داخل غوغل كلاود.

ماذا بعد؟

متابعة وتيرة المساهمات في مستودع TorchTPU على GitHub، وتخرّج llm-d من حاضنة CNCF Sandbox، وصدور قياسات أداء مستقلة لمعالجات Ironwood من جهات خارج غوغل.

المصدر: غوغل كلاود