Programación
TorchTPU convierte las TPU de Google en un dispositivo más de PyTorch, sin pasar por XLA ni aprender JAX
Hugging Face publicó el 20 de octubre que TorchTPU, un backend nativo de PyTorch, deja usar las TPU de Google como cualquier otro dispositivo. Transformers, Diffusers y Kernels funcionan ya de forma nativa: se coge un modelo del Hub y se le manda a la TPU. Hasta ahora había que pasar por PyTorch/XLA, con tensores perezosos que hacían que el código no siempre se ejecutara cuando uno creía, y recompilaciones del grafo al menor cambio.
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Qué significa para ti
Para quien escribe código esto quita una barrera entera: la instalación es una orden de pip y Optimum TPU deja de ser necesario. Un modelo que no cabe en un chip se reparte entre varios al cargarlo. Con un núcleo del Hub y lote de 64 dicen medir decodificaciones 21,5 veces más rápidas en Qwen3-30B-A3B. Dos avisos, uno suyo y uno nuestro: de las pruebas que corren en TPU pasa el 96,5 %, y ellos mismos escriben que no está todo en verde; y las TPU viven en Google Cloud, así que esto no es ejecutar en casa.
Fuentes
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