TorchTPU
加速机器学习工作负载，提供可扩展的资源，提升人工智能模型的开发效率。
TPU开发者中心提供构建、训练和部署人工智能的资源。加速整个生命周期，从预训练到生产就绪服务，支持vLLM、JAX和PyTorch等。
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TorchTPU
TPU Developer Hub 是一个为开发者提供的平台，用于构建、训练和部署 AI 模型。它提供了丰富的资源和工具，帮助用户在 Google Cloud TPUs 上加速整个 AI 生命周期，满足各种应用场景需求。
- •TPU 架构学习:了解 TPU 架构，包括 Tensor Processing Units (TPUs) 的设计，以及 Google Cloud 如何提供可扩展的 TPU 资源。
- •加速生产推理:使用 vLLM 和优化的 TPU 服务堆栈，部署高吞吐量、低延迟的工作负载，从而加速生产环境中的推理。
- •模型预训练加速:在 TPUs 上使用 JAX、PyTorch 和 Keras 实现更高的训练吞吐量，从而加速模型预训练过程。
- •优化后训练:高效地自定义和对齐开放模型，以实现高性能的服务和部署，从而优化模型后训练。
- •Cloud TPU 环境设置:提供在 Google Cloud 上使用 TPU 的端到端设置清单，帮助用户快速上手。
- •JAX 调试指南:提供 JAX on Cloud TPUs 的调试和性能分析技术，帮助开发者优化代码。
- •Keras on JAX:提供使用 Keras 在 JAX 上运行的指南，帮助用户利用 Keras 框架。
- •XProf 性能分析:学习使用 XProf 分析 PyTorch/XLA 工作负载，识别并消除训练瓶颈，从而获得最佳的 TPU 硬件性能。
- •Gemma 4 支持:vLLM 引入了对 Gemma 4 的支持，并在 Google TPUs 上提供 Day 0 支持。
- •Qwen3-Coder 服务:提供在 Ironwood TPU 上使用 vLLM 部署 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-FP8-Dynamic 的指南。
- •JAX LLM 构建:提供使用 JAX 从头开始构建 GPT-2 风格的语言模型的课程。
- •MaxText 教程:提供 MaxText 的教程，这是一个高性能、高度可扩展的开源 LLM 库，使用纯 Python/JAX 编写，针对 Google Cloud TPUs 和 GPU 进行训练。
- •Metrax 入门:提供 Metrax 的入门指南，Metrax 是一个用于 JAX 的强大且灵活的指标库。
- •PyTorch on TPUs:提供在 TPU 上原生运行 PyTorch 的最新进展。
- •TPU 资源:提供 TPU 官方文档、工作负载配方和最新的技术更新，帮助用户全面了解 TPU。
对于希望充分利用 TPU 强大功能的开发者来说，TPU Developer Hub 是一个不可或缺的资源。通过它，您可以显著提升 AI 模型的训练和推理速度，从而更快地将创新成果推向市场。选择它，加速您的 AI 之旅。
