Google于美国当地时间周三在Next云端大会,重磅发布了Edge TPU处理器,简单来说,它可以让传感器及其它设备拥有更快的数据处理速度。
Google在积极地构建完整的人工智能硬件产品线,而且已经不再满足于为自家数据中心开发AI芯片,2017年,谷歌表示,其AI芯片正变得更具战略重要性。它现在正设计将AI芯片整合到其他公司生产的产品中去,变得更具战略重要性。
在AI领域,谷歌研究人员正用大量数据训练模型,以便机器能够在新数据到来时进行预测。
物联网新物种:Edge TPU
自2015年以来,Google始终在用TPU来加速自家数据中心的某些工作负载,而不是依赖Nvidia等供应商提供的商用硬件。
2015年开始,Google就在数据中使用TPU芯片,完成某些特定任务,之前用的芯片来自Nvidia等企业。去年谷歌又说,AI芯片在战略上变得越来越重要。
开发AI技术时,研究人员会用海量数据对模型进行训练,当我们将新数据交给机器,它可以拥有更好的预测能力。第一代TPU只能预测,2017年推出的第二代TPU也可以用来训练模型。今年年初,Google展示了第三代TPU芯片。
现在发布的Edge TPU,该芯片在AI预测方面有独特的优势,与训练模型相比,它对计算力的要求降低。
性能虽然远不如一般 TPU,不过胜在功耗及体积大幅缩小,适合物联网设备采用。Edge TPU即使不与强大的计算机连接,Edge TPU也能计算,这样应用执行的速度就会更快,更加可靠。Edge TPU可以与标准芯片、微控制器一起处理AI工作,它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理AI工作。
图为Edge TPU与一美分硬币大小对比
Google云端物联网产品管理负责人Antony Passemard 指出,“Edge TPU 是一种超低功耗的 ASIC 芯片,比 1 美分铜板还小,搭配 Cloud IoT Edge 软件并针对 TensorFLow 机器学习模型优化,如此一来部分计算就不需等待远程服务器回应,直接在设备完成。Edge TPU 以极低成本让设备产生计算力,并将改变现有的系统架构,使现代云计算能真正实用化。”
谷歌要把AI芯片装进联网设备
外媒称,Google进军“定制芯片”市场,是其试图扩大云计算市场份额、与亚马逊和微软加强竞争的一种方式。
其他业者其实也早已竞相在物联网、AI 及云端计算提出新解决方案,如微软、亚马逊等都推出物联网云端平台,但可以看出 Google 的野心不仅是在单一硬件持续突破,更倾向于提供完整终端服务体验。
LG负责帮助内部和其他公司处理IT服务的CNS团队已经在测试Edge TPU,并计划开始在内部生产线上使用它们检查设备。
目前,在为显示面板生产玻璃的过程中,该检测设备每秒可处理200多张玻璃图像。LG的CNS团队首席技术官Hyun Shingyoon表示,出现的任何问题都需要人工检查,现有系统的准确率约为50%。而谷歌AI的准确率可达99.9%。
Hyun Shingyoon还说:“我的期望是在发现真正影响我们质量的异常和缺陷方面节省资金。”他的团队此前曾研究过英伟达(Nvidia)的一个计算系统。
此外,Google还在今天发布了Cloud IOT Edge软件和Edge TPU开发套件,Cloud IOT Edge是使用Edge TPU运行的软件,它由两个组件组成:Edge IOT核心网关功能和Edge ML。Cloud IOT Edge基于TensorFlow Lite可以在Android Things或基于Linux OS的设备上运行。Edge TPU开发套件包括一个模块系统(SOM),它结合了Edge TPU,NXP CPU,wi-fi和Microchip的安全元件。这将在10月份提供给开发人员。
“Google并没有让Edge TPU与传统芯片竞争,这对所有芯片供应商和设备制造商都非常有利”。
尽管Google Cloud IoT副总裁Injong Rhee在努力打消芯片界对其的负面评价与担忧,但事实上,随着大型公司和新兴创业公司的芯片领域竞争日趋激烈,这些用例对大公司来说非常重要。对于Google来说尤其如此,它也希望在一个有Caffe2和PyTorch等多种选择的世界中拥有实际的开发框架。
另外Google Cloud CEO Diane Greene 在Google Cloud Next 2018 上一直强调称,AI已经融入到 Google 所做的每一件事情中去。
当然,对于芯片,对于边缘计算,对于物联网,它们更是如此。
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原文标题:GGAI 头条 | 物联网新物种:Google发布发布边缘计算AI芯片Edge TPU
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