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上周二，宣布了开源机器学习框架pytorch和TPU（tensor processing units）之间的合作。这一伙伴关系标志着人工智能研究合作的新时代。

之间的人工智能合作将带来什么？

今 天，我们很高兴地宣布，TPU团队的工程师正在积极合作，以连接pytorch和云TPU。长期目标是保持云TPU的性能、可扩展性和成本效率，让每个人都能享受到petocchio的便利性和灵活性。产品主管

o使用Facebook的开源框架开发数学程序来研究人工智能。通过这些框架，研究人员可以任意开发复杂的数学计算图表并自动计算结果。

TPU是为人工智能系统专门设计的计算机芯片。解释说TPU比传统的图形处理设备（GPU）快15到30倍。

有什么新消息？

Pytouch 1.0包含三个主要更新。

首先，添加了一个新的混合前端，以支持从渴望模式到图形模式的跟踪和脚本模型，这弥补了研究和生产配置之间的差距。

另一个是改进的Tuoqi分布式库，它可以在Python和C++环境中执行更快的培训。

第三，将发布beta版，并添加了渴望模式C++接口，用于主要性能研究。

现在，研究人员和工程师需要处理许多框架和工具，以建立新的深度学习模型并将其转移到大规模生产环境中。这些框架和工具中的大多数是不兼容的。这样，开发人员将更慢地将AI功能配置到大规模生产中。新版本结合了将现有的pytoch框架与caffe2的生产函数结合起来，为从研究到生产AI提供了一条平滑的道路。