#tpu

Google系の `google-pytorch/torch_tpu` は、PyTorch を TPU で動かすためのバックエンドを公開しているリポジトリだ。単に「コードがあります」という話ではなく、TPU 上で PyTorch のモデルや演算を回すための実装、ビルド手順、開発環境の整え方までひとまとめにしているのが特徴だ。しかも README の情報だけでも、実運用に近いところまでかなり踏み込んでいることが分かる。研究用の試作ではなく、実際に使う人をかなり意識した公開物だと思う。 このリポジトリは、Google の Tensor Processing Units、つまり TPU 向けに PyTorch のバックエンドを提供するプロジェクトとして説明されている。README では、PyTorch のモデルや演算を TPU デバイス上で実行できるようにすることが目的だと明記している。中核になるのは TPU 向けの ATen kernel 実装で、PyTorch の内部演算に相当する部分を TPU 側に持っていく構成だ。あわせて、XLA 計算の実行を最適化するための compilation

Google Cloud TPUでGemma 4を動かす。言葉にするとシンプルですが、実際はぜんぜんシンプルじゃないんですよね。空いているゾーンを探し、quotaを確認し、VMを立て、boot diskを気にし、Hugging Faceのtokenを渡し、vLLMのTPU向け設定を入れ、起動ログを追い、最後は忘れず片づける。しかも、TPUは放置すると課金がじわじわ進む。やることが多すぎる。 今回の記事は、その面倒を Claude Code に丸投げしやすくするための skill と MCP server を紹介しています。名前は `tpu-management`。かなり直球です。Cloud TPUを触ったことがある人ほど、「ああ、そこを自動化したいのは分かる」とうなずく内容だと思います。 TPUの空きを探して、使えそうな zone を見つける TPU VM を作成して、Gemma 4 を vLLM で起動する 起動後の状態確認やログ確認までやる `vllm bench serve` で速度を測る 使い終わったら削除する これらを Claude Code から自然文で指示できる