
Google ouvre TorchTPU : PyTorch sur ses puces TPU, après Amazon, face à l’avance de Nvidia
Publié le 20 octobre, dans la même direction que le TorchNeuron d’Amazon annoncé la veille.
Rédaction : EMA
Vérifié le : · Source : JAPANITIES編集部/TechCrunch(10月20日):グーグルも、AIアプリ開発者を巡りNVIDIAの牙城を攻める
L’essentiel
Google a publié le 20 octobre TorchTPU, une version de PyTorch en open source pour ses puces TPU. Selon Google, les applications existantes peuvent être migrées par un simple changement de configuration, sans réécriture.
Contexte
PyTorch est l’outil le plus utilisé pour créer des IA (« plus de 85 % des applications selon certains », cite TechCrunch). Conçu à l’origine pour les puces Nvidia, il était difficile à porter sur d’autres matériels, ce qui explique en partie la force de Nvidia. Amazon avait annoncé la veille TorchNeuron pour ses propres puces.
Ce qui est annoncé avec
Google dit avoir travaillé avec Meta, Hugging Face, Inferact (vLLM), RadixArk (SGLang) et d’autres pour vérifier la compatibilité. Un nouvel outil, le « TPU agent suite », aide à migrer les applications vers Google Cloud et corrige automatiquement les erreurs. LiteRT, pour téléphones et ordinateurs, est mis à jour pour les applications PyTorch.
L’avis des experts
Holger Mueller (Constellation Research) estime que reconstruire PyTorch facilite le portage vers les plateformes de Google et d’Amazon, mais l’érosion de la position de Nvidia reste incertaine. SiliconANGLE écrit que convaincre les développeurs de quitter les GPU Nvidia demandera plus que ce lancement.
Qu’est-ce que PyTorch ?
PyTorch a été créé par Meta en 2016, ouvert en 2022 et confié à la Linux Foundation. Conçu pour les puces Nvidia, il était difficile à porter ailleurs. Amazon a aussi contribué au code amont de PyTorch pour le rendre moins dépendant de Nvidia ; selon SiliconANGLE, Google ne l’a pas fait cette fois.
À garder en tête
L’affirmation d’un simple changement de configuration vient de Google. Les performances réelles et l’effort de migration restent à vérifier.
文法を学ぶ / Grammaire
フランス語の文法
本文の例文から、文の形と使い方を学びましょう。
01現在形(être / avoir など)
est / sont + 属詞(名詞・形容詞・前置詞句)
PyTorch est l’outil le plus utilisé pour créer des IA (« plus de 85 % des applications selon certains », cite TechCrunch).ポイントêtre の現在形は、主語が単数なら est、複数なら sont です。「〜である」「〜にある」と、主語の性質・状態・場所を説明します。 後ろに来る語(属詞)が名詞・形容詞・前置詞句なら受動態ではありません。後ろが過去分詞のときは受動態になります(est annoncé)。 ニュースの見出しや要約は、現在形で今の状況を伝えることが多いです。
02複合過去(passé composé)
avoir の現在形 + 過去分詞
Google a publié le 20 octobre TorchTPU, une version de PyTorch en open source pour ses puces TPU.ポイント複合過去は「〜した」「〜したことがある」と、過去に完了した出来事を述べる最もよく使う過去形です。作り方は、助動詞 avoir(a / ont など)の現在形 + 過去分詞。-er 動詞の過去分詞は語尾が -é になります(annoncer → annoncé)。不規則な形は覚えておきましょう(faire → fait、prendre → pris、voir → vu)。 否定文は ne … pas が助動詞をはさみます(n’a pas annoncé)。 ニュースでは「発表した」「採決した」のように、すでに起きた事実を伝える場面で使います。
03半過去(imparfait)
語幹(nous の現在形)+ -ais / -ait / -ions / -iez / -aient
Conçu à l’origine pour les puces Nvidia, il était difficile à porter sur d’autres matériels, ce qui explique en partie la force de Nvidia.ポイント半過去は、過去の状態・背景・習慣・途中の出来事を表します(il était, elle avait, ils pensaient)。 作り方は、nous の現在形から -ons を取った語幹に、-ais / -ais / -ait / -ions / -iez / -aient をつけます。 複合過去が「出来事そのもの」なら、半過去は「そのときの状況」を描きます。
04単純未来(futur simple)
不定詞(語幹)+ -ai / -as / -a / -ons / -ez / -ont
SiliconANGLE écrit que convaincre les développeurs de quitter les GPU Nvidia demandera plus que ce lancement.ポイント単純未来は「〜するだろう」「〜する予定だ」を表します。作り方は、不定詞に -ai, -as, -a, -ons, -ez, -ont をつけます(participer → il participera)。 不規則な語幹に注意:être → ser-、avoir → aur-、aller → ir-、faire → fer-、pouvoir → pourr-、voir → verr-。 ニュースでは、確定した予定や見通しを述べるときに使われます。
05受動態(現在)
être(est / sont)+ 過去分詞(+ par / de)
LiteRT, pour téléphones et ordinateurs, est mis à jour pour les applications PyTorch.ポイント受動態は「〜される」「〜されている」。作り方は être + 過去分詞で、過去分詞は主語の性・数に一致します(la mesure est adoptée / les mesures sont adoptées)。 行為者を示すときは par(または de)を使います。 ニュースでは、行為者より出来事を主役にしたい場面(est prévu / est annoncé / est connu)でよく使われます。
06受動態(複合過去)
a / ont été + 過去分詞
PyTorch a été créé par Meta en 2016, ouvert en 2022 et confié à la Linux Foundation.ポイント「〜された」を表す受動態の過去形です。形は avoir の現在形 + été(être の過去分詞)+ 過去分詞。 été は変化しませんが、最後の過去分詞は主語に性・数を合わせます(la loi a été votée / les textes ont été votés)。 採決・決定・発表など、結果を伝えるニュースで頻出します。
07否定の形と否定する範囲
ne / n’ … pas・ne … plus
Amazon a aussi contribué au code amont de PyTorch pour le rendre moins dépendant de Nvidia ; selon SiliconANGLE, Google ne l’a pas fait cette fois.ポイント基本は動詞を ne と pas ではさみます。母音の前では ne が n’ になります。「〜ではない」の否定が文のどの部分にかかるかを確認しましょう。ne…plus は「もう〜ない」です。
08情報源を示す selon
selon + 名詞 / 機関
Selon Google, les applications existantes peuvent être migrées par un simple changement de configuration, sans réécriture.ポイントselon は「〜によると」。後ろに人や機関などの情報源を置きます。書き手が直接確認した事実と、別の機関や報道が伝えた内容を区別する表現です。
09可能・可能性を表す動詞
peut / peuvent / pourrait + 動詞の原形
Selon Google, les applications existantes peuvent être migrées par un simple changement de configuration, sans réécriture.ポイントpouvoir の後ろには原形の動詞を置きます。peut は「〜できる・〜の可能性がある」、条件法の pourrait は「〜かもしれない」と可能性を控えめに示します。実施の確定とは限りません。
10目的を表す pour
pour + 動詞の原形
PyTorch est l’outil le plus utilisé pour créer des IA (« plus de 85 % des applications selon certains », cite TechCrunch).ポイント「〜するために」という目的です。pour の後ろに動詞の原形を置きます。ここで示す目的と、実際にその効果が得られたかどうかは別です。
Grammaire japonaise
Comprenez la structure et l’usage à partir du texte.
01Citer une source : によると
nom + によると
アマゾンは、PyTorchの本体にも、NVIDIAに頼らない形に近づける変更を送りましたが、SiliconANGLEによると、グーグルは、今回それをしていません。À retenirによると suit le nom d’une source et signifie selon. La proposition suivante rapporte son information. Cette forme sert à attribuer l’énoncé, pas à exprimer une préférence personnelle.
02Cause ou but avec ため
〜ため / 〜ために
PyTorchは、AIを作るために広く使われているツールで、「AIアプリの約85%が使っている」という見方もあります(TechCrunchが引用した情報)。À retenirため peut exprimer une cause ou un but. 成立ではないため indique une raison ; 運転手を守るため un objectif. Le sens dépend de la proposition précédente et de la logique de la phrase.
03Donner des exemples : など
nom ou expression + など
グーグルは、Meta、Hugging Face、vLLMを作るInferact、SGLangを作るRadixArkなどと協力して、互換性を確認したといいます。À retenirなど indique que l’élément cité est un exemple parmi d’autres. Une liste suivie de など n’est pas nécessairement exhaustive.
04Le passé poli en ました
base verbale devant ます + ました
20日に公開されました。À retenirました est la terminaison passée polie d’un verbe ; sa négation est ませんでした. Le moment précis de l’événement dépend des indications de temps du texte.
05Rapporter une proposition avec と
proposition à la forme neutre + と + verbe de parole (報じる, 説明する…)
すでにあるプログラムを、書き直さずに、設定を少し変えるだけで、移せるとしています。À retenirと marque ici le contenu rapporté avant un verbe comme 報じる ou 説明する. Dans 改定する方針だと報じました, toute la proposition précédant と constitue l’information rapportée. Distinguez ce contenu de l’acte de le rapporter.
06Relier des actions avec la forme en て
forme en て du verbe + expression suivante
それが、NVIDIAが強い理由の1つとされています。À retenirLa forme en て relie des actions avec une valeur qui dépend du contexte : enchaînement, ordre ou cause. Dans 〜ている, elle peut exprimer une action en cours ou un état résultant et durable.