Hasta ahora usar estos chips exigía adaptar buena parte del trabajo a otra forma de programar, lo que frenaba a muchos equipos. Con esta herramienta, quien ya desarrolla con PyTorch puede probar hardware distinto con menos esfuerzo y menos costo. Para un laboratorio o una empresa de acá, eso puede significar entrenar modelos sin depender de un solo proveedor. Aun así, todavía falta ver qué tan rápido y estable funciona en la práctica.