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vLLM TPU：支持PyTorch和JAX的新统一后端
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原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
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内容提要
vLLM TPU通过tpu-inference插件整合JAX和PyTorch，显著提升性能和模型支持。新设计优化了TPU性能，支持多种模型，简化开发流程。RPA v3内核增强灵活性和效率，SPMD模型提升性能，整体性能较2025年原型提升近5倍，推动开源TPU推理的发展。
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关键要点
- vLLM TPU通过tpu-inference插件整合JAX和PyTorch，提升性能和模型支持。
- 新设计优化TPU性能，支持多种模型，简化开发流程。
- RPA v3内核增强灵活性和效率，支持更多模型规格和量化类型。
- 整体性能较2025年原型提升近5倍，推动开源TPU推理的发展。
- SPMD成为vLLM TPU的默认编程模型，支持更高级的优化。
- vLLM TPU将定期发布新版本，持续改进模型覆盖和可用性。
- 支持的模型包括密集模型和多模态模型，未来将增加更多功能。
- 感谢vLLM社区的支持，特别是对TPU V0实现的贡献。
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