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Google的边缘TPU将AI带入嵌入式移动设备

2019-03-28 11:31:26 来源:

Google的边缘TPU将AI带入嵌入式移动设备

谷歌新的Edge Tensor处理单元是一款直接在移动和嵌入式设备上运行高性能机器学习应用程序的处理器。

谷歌的Tensor Processing Units(TPU)是科技巨头自己专有的机器学习和人工智能应用专用处理器。到目前为止,想要利用电源TPU的工程师要么希望有一天谷歌允许他们直接购买(不要屏住呼吸),要么转向谷歌成本过高,基于云的TPU服务。

现在,谷歌推出了一款新芯片Edge TPU,这是一款专门用于在嵌入式系统中运行机器学习应用程序的芯片。与新的软件堆栈Cloud IoT Edge相结合,企业现在可以使用Google的基于云的TPU来训练机器学习模型,并在基于边缘的处理器上直接部署和运行它们。

当然,Google希望工程师在Edge TPU上部署在Cloud IoT Edge上培训的模型。但是模型也可以在GPU和CPU加速器上执行。Edge TPU运行在Google的开源TensorFlow Lite框架上为移动和嵌入式设备创建的机器学习模型。Cloud IoT Edge本身经过优化,可通过Linux和Android Things等操作系统在移动和嵌入式系统中运行。

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在Google的博客中,Google Cloud的物联网副总裁Injong Rhee表示,在设计Edge TPU时,谷歌“专注于优化'每瓦性能'和'每美元性能',占地面积很小。”

Rhee继续说道,“Edge TPU旨在补充我们的云TPU产品,因此您可以在云中加速[机器学习]培训,然后在边缘进行闪电般的[机器学习]推理。您的传感器不仅仅是数据收集器 - 它们可以做出本地,实时,智能的决策。“

Google正在将Edge TPU和Cloud IoT Edge直接面向开发企业应用程序的工程师,理由是在不需要云连接和增强安全性的情况下处理操作和预测的处理速度的优势。“Cloud IoT Edge可以在边缘设备上本地处理和分析图像,视频,手势,声学和运动,而不需要将原始数据发送到云,然后等待响应,”Rhee写道。

Edge TPU的官方规格尚未公布,因此目前尚不清楚它们如何与其他选项相媲美,例如基于GPU的加速器,甚至与谷歌自己的基于云的TPU相比。据谷歌称,今年6月举行的谷歌I / O开发者大会上宣布推出最新版本的云TPU(版本3),该版本的处理速度可达420万亿次。

Edge IoT不太可能提供与最新Cloud TPU相同的处理水平,因为Google表示需要在其数据中心使用液体冷却来实现其与云TPU的高水平性能。但是,德国机器学习公司RiseML进行的第三方基准测试发现,云TPU的第二个版本与Nvidia强大的V100 GPU相当。

Google目前提供的开发板包括Edge TPU,恩智浦品牌CPU和Microchip提供的安全元件。它还与包括恩智浦,ARM,Nexcom,诺基亚和凌华科技在内的多家合作伙伴合作,开发利用Edge TPU和Cloud IoT Edge的设备。

其中一个合作伙伴是法国联网汽车创业公司XEE,它将寻求使用Edge TPU在互联汽车内部进行高级数据处理。XEE首席技术官Romain Crunelle在谷歌博客上发表声明称,“Cloud IoT Edge和Edge TPU将帮助我们实时解决驾驶分析,道路状况分析和轮胎磨损等使用情况。一种更具成本效益和可靠的方式。在边缘实现加速[机器学习]推理将使XEE平台能够更快地从连接的汽车分析图像和雷达数据,检测潜在的驾驶危险,并以实时精确度提醒驾驶员。

LG的子公司LG CNS专注于提供IT服务,它正在寻求利用新的芯片和云服务来增强其制造执行系统(MES)。“我们的智能视觉检测解决方案,使我们能够在不同的LG制造部门的工厂操作提供增强的质量和效率,” Shingyoon炫,LG CNS的CTO,在谷歌的博客中说,“随着谷歌云AI,谷歌云计算物联网边缘,并Edge TPU结合我们传统的MES系统和多年的经验,我们相信智能工厂将变得越来越智能和连接。“

Google的Edge TPU开发套件目前处于测试阶段,可通过早期访问计划获得。有兴趣获得一个工程师的工程师可以通过谷歌申请。该公司特别鼓励在制造业,石油和天然气,运输和物流,医疗保健,商业建筑和零售行业工作的申请人。

Chris Wiltz是Design News的高级编辑,负责新兴技术,包括VR / AR,AI和机器人技术。

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