Eʻlon: PyTorch Conference 2026 da nima deyildi
Google 2026-yil 20-oktabrda PyTorch Conference 2026 da muhim eʻlon qildi: kompaniyaning TPU chiplari uchun yaratgan tabiiy PyTorch steki — TorchTPU endi ochiq kodli loyiha sifatida GitHubʻda mavjud. Shu tariqa TPUʻlar PyTorch ishlab chiquvchilari uchun GPU va CPU bilan bir qatorda tabiiy variantga aylandi.
Eʻlonning mohiyati shunda: TPU endi PyTorch uchun alohida dasturiy dunyo emas, balki PyTorchʻning oʻzida tabiiy qoʻllab-quvvatlanadigan apparat variantidir. Ishlab chiquvchi tanish PyTorch interfeyslari bilan ishlashda davom etadi — apparat farqi dasturiy taʻminot qatlami tomonidan yashiriladi.
TorchTPU SI ilovalarini Googleʻning Tensor Processing Unit chiplarida ishga tushirish imkonini beradi. Mavjud PyTorch ilovasini TPUʻlarga va Google Cloudʻga koʻchirish esa oddiy sozlama oʻzgarishi bilan amalga oshadi — kodni qayta yozish shart emas. Batafsil: Google Cloud Blog.
Amaliy maʻnoda bu shuni anglatadi: TPU endi PyTorch loyihalari uchun GPU va CPU yonidagi tabiiy apparat variantidir. Ishlab chiquvchi apparatni tanlashda dasturiy stekni almashtirishi shart emas — u PyTorchʻning oʻzida qoladi.
Qanday ishlaydi: eager rejimdan torch.compileʻgacha
TorchTPU Meta kompaniyasidagi PyTorch jamoasi bilan birgalikda ishlab chiqilgan. Loyihaning asosiy vaʻdasi sodda: mavjud PyTorch yuklamalarini deyarli oʻzgartirmasdan TPUʻlarda ishga tushirish.
Ish jarayoni ikki bosqichdan iborat. Dasturchi avval modelni eager rejimida ishga tushiradi — bu bosqichda modelni tekshirish va nosozliklarni tuzatish mumkin. Model tayyor boʻlgach, torch.compile ishga tushiriladi va loyiha ishlab chiqarish darajasidagi unumdorlikka oʻtkaziladi.
Muhimi shundaki, ishlab chiquvchi TPUʻga oʻtish uchun PyTorchʻning oʻzidan voz kechishi shart emas. Standart PyTorch APIʻlari saqlanib qoladi, shuning uchun jamoalar oʻrgangan vositalari bilan ishlashda davom etadi.
Boshqacha aytganda, jamoalar TPUʻga oʻtish uchun mavjud bilim va kod bazasini tashlab ketmaydi. Eager rejimdagi tekshiruv ham, torch.compile orqali unumdorlikka oʻtish ham — PyTorchʻning oʻz mexanizmlari, ularni oʻrganish shart emas, ular allaqachon tanish.
Ekotizim: tanish vositalar TPUʻlarda ishlaydi
TorchTPU yordamida ishlab chiquvchilar modellarni TPUʻlarda oʻqitishi, xizmat sifatida ishga tushirishi va joylashtirishi mumkin. Bunda ular kundalik ishida allaqachon qoʻllaydigan ochiq vositalar ishlaydi: vLLM, SGLang, llm-d, TorchTitan, Ray, TorchRec, Hugging Face va LiteRT.
Google Hugging Face bilan hamkorlik qildi — natijada Hubʻdagi mashhur ochiq vaznli modellar TorchTPUʻda tabiiy ishlaydi. Transformers v5 da modelni TPUʻlarga koʻchirish uchun device_map="tpu" parametrini uzatish kifoya qiladi.
Bu integratsiyalar TorchTPUʻni yakka loyiha emas, balki PyTorch ekotizimining keng qamrovli qismi sifatida koʻrsatadi: oʻqitishdan tortib xizmat koʻrsatishgacha boʻlgan zanjirning har bir bosqichida tanish vosita TPUʻlarda ishlaydi.
Uchala bosqich ham qamrab olingan: oʻqitish bosqichida modellar TPUʻlarda oʻqitiladi, xizmat koʻrsatishda tayyor modellar ishga tushiriladi, joylashtirishda esa ular mahsulot muhitiga chiqariladi. Har bir bosqichda ishlab chiquvchi oʻzi bilgan vositani ishlatadi — yangi asbob oʻrganish shart emas.
Meta asosiy ishlab chiqarish yuklamalarida qoʻllamoqda
Meta TorchTPUʻni asosiy ishlab chiqarish vazifalarida ishlatayotganini tasdiqladi. Kompaniyaning PyTorch muhandisligi boʻyicha direktori Jana van Greunen shunday dedi:
"Biz yagona apparat arxitekturasi bilan cheklanib qola olmaymiz. TorchTPU asosiy katta til modellari (KTM), reklama va tavsiya tizimlari yuklamalarini qoʻllab-quvvatlaydi."
— Jana van Greunen, Meta kompaniyasida PyTorch muhandisligi direktori.
Eʻlonda Metaʻning asosiy ishlab chiqarish vazifalarida TorchTPUʻdan foydalanayotgani alohida taʻkidlandi. Bu shuni anglatadiki, loyiha faqat tajriba bosqichida emas — yirik kompaniyaning real yuklamalarida sinovdan oʻtgan.
Jana van Greunenʻning soʻzlariga koʻra, bitta apparat arxitekturasi bilan cheklanish kompaniya uchun qabul qilinmas holat. TorchTPU aynan shu muammoni hal qiladi: u yirik til modellari, reklama va tavsiya tizimlari kabi asosiy yuklamalarni TPUʻlarda ishlatish imkonini beradi.
Nvidia hukmronligiga qarshi ikki jabha
TechCrunchʻning yozishicha, Google ushbu eʻlon bilan Amazonga qoʻshildi. Bir kun avval Amazon ham oʻzining Trainium chiplari uchun PyTorch varianti — TorchNeuronʻni chiqargan edi.
Ikkala kompaniyaning maqsadi bir: SI sanoatida Nvidiaʻning mustahkam oʻrnini silkitish. Bugun aksariyat SI ilovalari odat boʻyicha Nvidia GPUʻlarida ishlashga yoziladi va ishlab chiquvchilar uchun GPU amalda yagona standart boʻlib kelgan.
Google va Amazon endi ishlab chiquvchilarga muqobil taklif qilmoqda: PyTorch ilovasini kichik sozlama oʻzgarishi bilan boshqa chiplarga koʻchirish mumkin, kodni qayta yozish talab etilmaydi.
Xronologiya ham eʻtiborli: Amazonʻning TorchNeuron eʻloni dushanba kuni, Googleʻning TorchTPU eʻloni esa seshanba kuni chiqdi — oradan bor-yoʻgʻi bir kun oʻtdi.
Har ikki loyiha ham PyTorchʻga asoslangan, shuning uchun ishlab chiquvchi tanish freymvorkda qoladi. Farq faqat apparatda: Nvidia GPUʻlari oʻrniga Google TPUʻlari yoki Amazon Trainium chiplari tanlanishi mumkin.
