Hugging Face ❤️ TorchTPU: TPU, de forma nativa
Hugging Face anuncia que TorchTPU, un backend nativo de PyTorch, permite que Transformers, Diffusers y Kernels funcionen directamente en las TPU de Google sin los antiguos rodeos de PyTorch/XLA. El 96,5 % de las pruebas ejecutadas en TPU pasan, y se notificaron 34 incidencias al proyecto, 19 ya corregidas.
Qué dice el artículo
El 20 de octubre de 2026, Hugging Face presentó TorchTPU, un backend nativo de PyTorch que trata las TPU de Google como un dispositivo más. Transformers, Diffusers y Kernels funcionan ahora directamente en TPU: se carga un modelo desde el Hub y se mueve al dispositivo «tpu».
Hasta ahora, los usuarios de PyTorch debían usar PyTorch/XLA, cuya ejecución diferida y recompilaciones podían resultar sorprendentes. TorchTPU aporta núcleos Pallas optimizados, entrenamiento distribuido e integración con torch.compile. Las pruebas en un Cloud TPU v6e-4 muestran, por ejemplo, Qwen-Image-2.1 en 3,5 s compilado frente a 8,0 s en modo eager, y una decodificación hasta 21,5 veces más rápida en un modelo de mezcla de expertos con núcleos para TPU. Hugging Face indica que el 96,5 % de las pruebas de Transformers que se ejecutan en TPU pasan, que el trabajo sigue en curso y que se prevé un CI nocturno.
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Resumen redactado por AnnuIA con sus propias palabras a partir de la página oficial de Hugging Face. El contenido y los derechos pertenecen al editor: consulte el artículo original.