AWS представила TorchNeuron — нативный бэкенд для PyTorch, упрощающий обучение моделей на ускорителях Trainium2 и Trainium3. Инструмент вышел в публичную бета-версию 19 октября 2026 года, а 20 октября, на конференции PyTorch Conference North America, компания открыла его исходный код.
Обновление выпущено вместе с версией 2.33.0 SDK Neuron. Теперь разработчики могут переносить модели на чипы Trainium одной строкой кода, например .to('neuron'), сохраняя совместимость со стандартными API PyTorch. Также добавлена поддержка eager execution, что позволяет выполнять операции без предварительной компиляции графа.
Новое решение заменяет интеграцию PyTorch/XLA, которая требовала сложного программирования и дополнительных вызовов API. TorchNeuron поддерживает только архитектуры Trainium2 и Trainium3, оставляя за бортом чипы Trainium1 и линейку Inferentia.
Более 30 компаний уже используют TorchNeuron в сферах робототехники, голосового ИИ и разработки языковых моделей. Среди них — Cartesia, Deepgram и Hugging Face. AWS отмечает, что упрощение доступа к аппаратным ресурсам расширяет возможности применения чипов, включая область разработки лекарств.
