两家公司周二表示，数量不明的工程师正在合作，以使Facebook的开源机器学习PyTorch框架与谷歌用于机器学习的定制计算机芯片(称为Tensor处理单元或TPU)一起工作。此次合作标志着技术竞争对手共同开展联合技术项目的罕见案例之一。
 

“今天，我们很高兴宣布Google TPU团队的工程师正在与PyTorch核心开发人员积极合作，将PyTorch连接到Cloud TPU，” Google Cloud产品管理总监Rajen Sheth在博客中写道。“长期目标是使每个人都能享受PyTorch的简单性和灵活性，同时受益于Cloud TPU的性能，可扩展性和成本效益。”
 

Facebook人工智能产品经理Joseph Spisak在另一篇博客文章中说：“ Google Cloud TPU团队的工程师正在与我们的PyTorch团队积极合作，以在此自定义硬件上支持PyTorch 1.0模型。”

Google于2016年在年度开发者大会上首次推出了TPU，并将其作为公司和研究人员为其机器学习软件项目提供动力的更有效方式。这家搜索巨头通过其云计算业务出售其TPU的使用权，而不是将芯片单独出售给诸如Nvidia之类的客户，该公司的图形处理单元或GPU在从事深度学习项目的研究人员中很受欢迎。
 

多年来，诸如深度学习之类的人工智能技术已在诸如Google和Facebook之类的技术巨头中普及开来，这些技术巨头使用这些技术来创建可以自动执行诸如识别照片中的图像之类的任务的软件应用程序。

随着越来越多的企业探索机器学习技术，诸如Google，Facebook等公司已经创建了自己的AI软件框架，本质上是编码工具，旨在使开发人员更轻松地创建自己的机器学习支持的软件。这些公司还以开源模型免费提供了这些AI框架，以便通过编码器进行推广。

在过去的几年中，Google一直以其Tensorflow框架作为AI项目的首选编码工具来吸引开发人员，并且开发了与Tensorflow最佳配合的TPU。谷歌愿意更新其TPU以与Facebook的PyTorch软件配合使用的事实表明，该公司希望提供比其自身的AI框架更多的支持，并可能吸引更多可能使用竞争性框架的云计算客户和研究人员。