谷歌加入亚马逊的行列，与人工智能应用开发商共同进攻英伟达的据点

On Tuesday, Google announced that TorchTPU, its long-awaited version of PyTorch, is now available as an open-source project.由此，谷歌与亚马逊一起试图打破英伟达对人工智能行业的垄断，大多数人工智能应用程序默认编写为在英伟达的芯片或 GPU 上运行。

PyTorch is the popular open-source toolkit that AI app developers and startups use to build, train, and run AI models.据统计，85% 的人工智能应用程序都在使用它。 PyTorch 最初由 Meta（当时的 Facebook）于 2016 年开发，早在世界意识到法学硕士将改变世界之前。当时，Nvidia 的 GPU 已经成为人工智能研究的标准硬件，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，这是一个管理许多重要开源项目的非营利组织。

Google’s version, TorchTPU, lets AI apps run on Google’s AI chips, called Tensor Processing Units (TPUs).它还可以轻松地将现有 PyTorch 应用程序迁移到 TPU，从而迁移到 Google Cloud。 Developers can do this with a simple configuration change and no re-writing of their apps.

亚马逊也做出了类似的举措

周一，该公司发布了自己的 PyTorch 版本，名为 TorchNeuron。 TorchNeuron 允许将人工智能应用程序移植到亚马逊自主研发的人工智能芯片 Trainium 和 AWS，而无需重写。亚马逊还表示，它将进一步努力放松英伟达对 PyTorch 的控制。它正在向主要的 PyTorch 项目提交代码，该项目将各种功能与 Nvidia 芯片解耦，使其在默认情况下对任何硬件更加开放。

不过，谷歌可能在某些方面正在超越亚马逊。它表示，它直接与 Meta、Hugging Face、Inferact（vLLM 制造商）RadixArk（SGLang 制造商）等公司合作，以确保 TorchTPU 的功能和代码库能够与这些流行的 AI 开发工具良好配合，就像原始 PyTorch 一样。

此外，这家搜索巨头还推出了一款专用工具，即 TPU 代理套件，帮助开发人员将他们的应用程序转移到谷歌的芯片和云端，并在此过程中修复错误。它甚至更新了其流行的 LiteRT 工具，该工具在手机、笔记本电脑和嵌入式设备上运行 AI，以更好地与 PyTorch AI 应用程序配合使用。

这并不意味着人工智能应用程序开发人员会自动放弃 Nvidia 的硬件，仅仅因为他们现在可以轻松转向替代芯片

和云。但亚马逊和谷歌显然正在努力结束英伟达的优势。