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Google推出AI芯片EdgeTPU,可在边缘运行TensorFlowLite机器学习模型

本文摘要:(公共编号:)7月26日,谷歌在美国当地时间周三重磅发售了Edge的TPU芯片,该芯片为边缘设备获得了强大的计算和自学能力,或者成为谷歌边缘计算战略的最重要组成部分。

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(公共编号:)7月26日,谷歌在美国当地时间周三重磅发售了Edge的TPU芯片,该芯片为边缘设备获得了强大的计算和自学能力,或者成为谷歌边缘计算战略的最重要组成部分。EdgeTPU芯片是强大的云TPU(TensorProcessingUnit)处理器的修改版本,是专门设计的加速器芯片,作为在边缘运营TensorFlowLite机械的学习模型,传感器和其他设备需要更慢地处理数据此外,EdgeTPU不需要与多台强大的计算机连接,因此应用程序可以更慢、更可靠地工作,在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器联合处理AI工作。自2015年以来,谷歌仍在用于TPU加快自己数据中心的工作阻抗,而不是依靠Nvidia等供应商获得的商业硬件。

本次高调登场的EdgeTPU发表在与RaspberryPi不同的模块主板上,落入可以修复和构筑独特用例的开发者手中。但是,更重要的是,TensorFlow作为主要机械学习框架的开发者,他们的想法需要更慢、更有效地运营这些模型。顺利的话,在TPU和TensorFlow水平上,这些开发者将进一步瞄准谷歌的云生态系统。

谷歌CloudIoT副社长Injong,Rheee称,这些产品使谷歌成为唯一享受构建软件和定制硬件堆栈的云服务提供商,该产品用于云和边缘构建机械学习和物联网。亚马逊享受云计算的大部分堆栈,谷歌似乎更期待享受整个人工智能堆栈,在某种程度上,获得必要的GPU作为开发者在该生态系统中运营的权利计划。谷歌CloudIoT产品管理负责人AntonyPassemard手持EdgeTPU芯片原型,谷歌今天发表了CloudIOTEdge软件和EdgeTPU开发套件。CloudIOTEdge用于EdgeTPU的运营软件,由EdgeIOT核心网关功能和EdgeML两个组成。

CloudIOTEdge基于TensorFlowLite可以在AndroidThing或Linux上运行。EdgeTPU开发套件还包括模块系统(SOM),融合了EdgeTPU、NXPU、wi-fi和微软的安全部件。这将在10月份获得开发商。

谷歌没有让EdgeTPU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不利。GoogleCloud、IoT副社长Injong、Rheee对萌芽芯片界的负面评价和担忧,但实际上随着大公司和新兴创业公司芯片领域的竞争激烈,这些用例对大公司来说是最重要的。

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对谷歌来说,尤其是在这种情况下,它也希望在各种自由选择的世界里,如Caffe2和PyTorch。2017年,谷歌对AI芯片作出反应,具有战略重要性。

此外,谷歌Cloud首席执行官DianeGreene在谷歌CloogleCloudNext上仍特别强调,AI已经带入谷歌的所有事情。当然,关于芯片,关于边缘计算,关于物联网。

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