はい、TPUは、大規模なAIプロジェクトにPytorchとKerasの両方で使用できます。
pytorch on tpus
Pytorchは、GoogleのTPUチームとPytorch開発者とのコラボレーションのおかげで、TPUで実行できます。この統合は、Pytorch Lightningなどのツールによって促進されます。これにより、Pytorchコードは変更なしでTPUで実行できます。 Pytorch LightningはXLA(加速線形代数)を使用して、さまざまな加速器の計算を翻訳し、TPUを効率的に使用できるようにします。ただし、TPUは通常、Google Cloud Servicesを介してアクセスされ、個人使用のためのスタンドアロンハードウェアとして購入できません[1] [3]。keras on tpus
マルチフレームワークAPIであるKerasは、特にTensorflowまたはJaxでバックエンドとして使用する場合、TPUを活用することもできます。 Kerasモデルは、バックエンドをJAXに切り替えることにより、TPUで実行するように簡単に調整できます。これは、大規模なTPUトレーニングをサポートします。この柔軟性により、開発者はGoogle Cloud TPU [2] [5]を含むさまざまなプラットフォームで実行できるKerasコードを作成できます。ただし、すべてのKeras操作がTPUと互換性があるわけではありません。たとえば、upsampling2dは完全にはサポートされていません[7]。要約すると、PytorchとKerasの両方が大規模なAIプロジェクトにTPUを使用できますが、セットアップと互換性は、特定のユースケースと選択されたバックエンドフレームワークによって異なる場合があります。
引用：[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/faahsp/news_you_can_now_run_pytorch_code_on_tpus/
[2] https://towardsdatascience.com/multi-framework-ai-ml-development-with-keras-3-cf7be29eb23d/
[3] https://discuss.pytorch.org/t/pytorch-tpu-support/25504
[4] https://www.pickl.ai/blog/pytorch-vs-tensorflow-vs-keras/
[5] https://keras.io/about/
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=can+++be+ eused++tensorflow+and+pytorch+for+deep+ learning+tasks%3f
[7] https://stackoverflow.com/questions/53215477/where-can-idify-which-keras-methods-are-tpu-compatible-methods
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-ai-frameworks-tensorflow-vs-pytorch-keras-emma-al-naw5f