Google приєдналася до Amazon у спробах послабити домінування Nvidia серед розробників ШІ-застосунків

Реліз TorchTPU адаптує популярний фреймворк PyTorch для роботи з фірмовими тензорними процесорами (TPU) від Google. Нове рішення дозволяє розробникам переносити готові моделі та алгоритми штучного інтелекту в інфраструктуру Google Cloud без необхідності переписувати базовий код, обмежившись лише зміною системних конфігурацій.

Фреймворк PyTorch, розроблений компанією Meta у 2016 році та переданий у 2022 році до неприбуткової організації Linux Foundation, залишається головним стандартом індустрії. За оцінками ринку, його використовують близько 85% розробників ШІ-застосунків. Історично більшість функцій фреймворку створювалася під графічні процесори Nvidia, що закріпило монопольне становище виробника чіпів у сегменті високопродуктивних обчислень.

Паралельно боротьбу за ринок посилює Amazon, яка випустила власне рішення TorchNeuron для перенесення коду на мікросхеми Trainium у середовищі AWS. Крім того, компанія подала зміни до основного репозиторію PyTorch, спрямовані на системне усунення апаратної прив'язки інструменту до графічних чіпів Nvidia та забезпечення ширшої сумісності з обладнанням сторонніх виробників.

Для прискорення міграції клієнтів Google заручилася підтримкою ключових гравців відкритого коду, включаючи платформу Hugging Face та розробників інструментів vLLM і SGLang. Корпорація також запустила програмний комплекс TPU agent suite для виправлення помилок під час перенесення проєктів та оновила платформу LiteRT, призначену для запуску моделей на користувацьких пристроях.

Що це означає: хмарні гіганти розпочали планомірну ліквідацію програмних бар'єрів, які тривалий час утримували технологічні компанії в екосистемі Nvidia. Спрощення переходу на власні процесори Google і Amazon відкриває шлях до зниження витрат бізнесу на інфраструктуру та стимулює цінову конкуренцію в сегменті постачання обчислювальних потужностей.