Google在雲端加速器TPU進一步支援深度學習函式庫PyTorch，大多數的PyTorch程式，僅需使用Python套件PyTorch/XLA，進行最小程度的修改，就能夠使用TPU來加速機器學習工作負載，且在TPU還不支援的操作，自動退回到以CPU運算，而PyTorch/XLA也會生成詳細的報告，助PyTorch使用者發現應用程式瓶頸，在Cloud TPU上，能夠高效能的執行機器學習工作負載。
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胡 自文
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Google在雲端加速器TPU進一步支援深度學習函式庫PyTorch，大多數的PyTorch程式，僅需使用Python套件PyTorch/XLA，進行最小程度的修改，就能夠使用TPU來加速機器學習工作負載，且在TPU還不支援的操作，自動退回到以CPU運算，而PyTorch/XLA也會生成詳細的報告，助PyTorch使用者發現應用程式瓶頸，在Cloud TPU上，能夠高效能的執行機器學習工作負載。