刚细读TorchTPU论文，PyTorch原生适配TPU确实降低了分布式训练门槛。作为曾因创业项目算力成本失控赔掉30万的人，格外关注工具链的务实价值——开源软件拥抱专有硬件，短期提升效率，但长期需警惕生态依赖。参考LLVM的硬件抽象思路，社区推动MLIR等中立中间表示或是破局关键。这让我想起改装机车：开源图纸赋予自由度，但核心部件仍需权衡通用性与可靠性。诸位在选型时，更倾向“性能优先”还是“生态开放”？实际踩过哪些坑？
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