PyTorch Conference 2026 の 10 月 20 日、Google は Google TPU 向けのネイティブ PyTorch スタックである TorchTPU を GitHub でオープンソース化したと発表した。Meta の PyTorch チームと共同開発したもので、TorchTPU により TPU は GPU や CPU と並ぶ PyTorch のネイティブ選択肢になる。既存のワークロードは、コード変更を最小限に抑え、慣れ親しんだ API のまま TPU へ移せるとしている。

開発者は eager モードでデバッグし、その後 torch.compile で本番向けの性能に切り替えられる。PyTorch ブログは、TorchTPU を eager 実行を優先するネイティブバックエンドだと説明し、Lazy Tensors に基づく以前の PyTorch on XLA の取り組みと対比している。移植は多くの場合、デバイス指定を cuda から tpu に変える程度で足りる。Google によると、TorchTPU は約 450 の Aten 演算を支え、Hugging Face で最もダウンロードされているモデル約 5,000 件について、アウト・オブ・ザ・ボックスで実行できることを検証済みだ。

エコシステム面では、日々の利用に直結する経路として、vLLM と SGLang 向けのネイティブ PyTorch バックエンド、および Hugging Face Transformers v5 のデバイスマップ設定による TPU 配置が強調されている。Diffusers も eager、torch.compile、テンソル並列でのネイティブ動作が挙げられている。今回のオープンソース化は、GPU や CPU と並び、TPU を PyTorch コミュニティにとって第一級の選択肢に保つことが狙いだ。