·聚焦:人工智能、芯片等行业欢迎各位客官关注、转发前言：谷歌与Meta宣布深化合作，让PyTorch更好地原生支持Google ...

据内部人士透露，谷歌此次战略调整源于客户对降低硬件迁移成本的强烈需求。尽管TPU在性能上已具备与英伟达GPU竞争的实力，但开发者群体长期依赖的PyTorch框架与谷歌内部主导的Jax框架存在显著差异。这种技术栈的不匹配导致企业采用TPU时需投入大量资源进行代码重构，成为制约TPU普及的主要障碍。

谷歌正在推进一项代号为「TorchTPU」的战略行动，核心是让全球最主流的 AI 框架 PyTorch 在自家 TPU 芯片上跑得更顺畅。这项行动不仅是技术补课，更是一场商业围剿。作为 PyTorch 的掌控者，Meta ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !Scikit-Learn 1.8.0 更新引入了实验性的 Array API 支持。这意味着 CuPy 数组或 PyTorch 张量现在可以直接在 Scikit-Learn ...

据知情人士透露，这项计划的核心在于让谷歌自研的 AI 芯片（TPU）能够更顺滑地运行 PyTorch，这是目前全球最主流的 AI 软件框架。随着谷歌急需向投资者证明其巨额 AI 投入的回报能力，TPU 的销售已然成为谷歌云营收增长的重要引擎。

据 AIbase 报道，为了撼动英伟达在 AI 芯片领域的统治地位，Alphabet（谷歌母公司）正在推进一项名为“ TorchTPU ”的战略计划。该计划旨在显著提升其张量处理单元（TPU）芯片对 PyTorch ...

财联社12月18日讯（编辑 夏军雄） 据消息人士称，谷歌正在推进一项新计划，使其人工智能（AI）芯片在运行 PyTorch（全球使用最广泛的AI软件框架）方面表现更佳，此举旨在挑战英伟达长期以来在AI芯片领域的主导地位。

6月6日-7日，第七届北京智源大会在北京盛大召开。本届大会汇聚了4位图灵奖得主、30余位AI企业创始人&CEO、100余位全球青年科学家、200余位人工智能顶尖学者和产业专家。大会设置20个论坛共计180余场报告，覆盖多模态、深度推理、下一代AI路径、Agent智能体、具 ...

虽然英伟达仍是AI处理器的主导供应商，但其芯片的高成本和有限供应已导致主要科技公司寻求替代品。作为英伟达最大客户之一的Meta，一直是PyTorch等开源软件的主要倡导者，以确保行业内的硬件灵活性。

在本文里，将在AndesAIRE平台上实践自带模型（BYOM）流程，它是从模型开发、ONNX导出、API设计、交叉编译，到在RISC-V上部署与推论的完整流程。此流程展示了AndesAIRE I370平台在灵活整合外部模型与支持多元运行环境的优势。

AI自动生成的苹果芯片Metal内核，比官方的还要好？ Gimlet Labs的最新研究显示，在苹果设备上，AI不仅能自动生成Metal内核，还较基线内核实现了87%的PyTorch推理速度提升。 更惊人的是，AI生成的Metal内核还在测试的215个PyTorch模块上实现了平均1.87倍的加速，其中一些 ...

知情人士称，该计划在谷歌公司内部被称为“TorchTPU”，旨在消除阻碍TPU芯片普及的一项关键障碍，即让已经基于PyTorch软件构建技术基础设施的客户，能够在TPU上获得完全兼容、对开发者友好的体验。