vLLM TorchTPU交付0.29安装包，扩展PyTorch模型的TPU部署

vLLM TorchTPU是面向Google Cloud TPU的vLLM执行后端。0.29.0公开交付由两层包组成：vllm-torchtpu提供匹配的vLLM服务代码，并明确依赖vllm-torchtpu-core0.29.0；核心wheel包含平台注册、TorchTPU编译接口、TPU worker、模型runner、定制内核和缓存处理实现。仅查看外层源码包会漏掉真正插件，因此本次把两个实际发布物一并核对。 插件通过vllm.platform_plugins注册TPU设备，编译接口将FX图交给TorchTPU的编译与可执行缓存路径，按形状桶管理编译产物；worker初始化设备和分布式执行，连接模型运行、KV缓存及预填充/解码等组件。使用者可沿用vLLM服务入口组织推理，不必为每个PyTorch模型重写一套JAX模型定义；具体模型、算子和并行组合仍受插件实现与支持范围限制。 0.29核心包限定Python3.12，并绑定Torch2.13、TorchTPU0.2、JAX/libtpu等版本；需使用Cloud TPU VM与匹配软件环境，项目建议Ironwood，其他代际状态应以文档为准。首次形状编译与缓存建立带来启动开销，不能据设备扩展直接推断完整请求时延或成本优势。代码采用Apache2.0。本次已下载外层sdist和核心wheel，核对官方SHA256、依赖、入口及实际代码，未在TPU运行推理或性能测试。 日期按北京时间20日实际安装包上传归属；介绍博客虽标20日，其源文件提交已是北京时间21日，未用博客的日期占位时间倒推包的公开时刻，也不把后续主线修改全部写成0.29新特性。