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Google推出AI芯片EdgeTPU,可在边缘运行TensorFlowLite机器学习模型:ag体育注册
2020-11-06 [19757]

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ag体育正规:(公众号: ) 7月26日,谷歌于美国当地时间星期三发售了Edge TPU芯片。 这个芯片可以获得边缘设备的强大计算和自学能力,也可以成为Google边缘计算策略的最重要的组成部分。 Edge TPU芯片是强大云TPU(Tensor Processing Unit )处理器的修订版,是为在边缘运营TensorFlow Lite机器学习模式而设计的加速芯片,传感器和其他设备为数据另外,Edge TPU不需要连接多个强大的计算机,可以自己运营计算,因此应用可以进行更慢、更可靠的动作,在传感器或网关设备上使用标准芯片或微控制谷歌不是Nvidia等供应商获得的商用硬件,而是TPU使用的,以加快数据中心的特定工作阻抗。 这次大热的Edge TPU在与Raspberry Pi不同的模块化主板上发表,落入可以修复和构建自己用例的开发者手中。

但更重要的是,这对已经使用TensorFlow作为主要机器学习框架的开发人员很有用。 他们的想法是必须使这些模型更慢、更有效地运营。

如果顺利的话,这些开发者将在TPU和TensorFlow级别进一步瞄准Google的云生态系统。 谷歌cloud IOT副总裁Injong Rhee表示,这些产品是唯一享受软件构建和硬件堆栈定制的云服务提供商,用于在云和边缘构建机器学习和物联网亚马逊享受云计算的大部分堆栈,但谷歌似乎希望享受整个AI堆栈。 在某种程度上,GPU是开发者在这个生态系统中运营的合适手段。 除了Google Cloud IoT产品经理Antony Passemard手持执行芯片的原型之外,Google今天还推出了Cloud IOT Edge软件和Edge TPU开发工具包。

Cloud IOT Edge是Edge TPU运行的软件,由两个组件组成。 基于cloudiotedgetensorflowlite的可以在基于Android Things或Linux OS的设备上运行。 Edge TPU开发工具包还包括集成了Edge TPU、NXP CPU、wi-fi和Microchip安全组件的模块系统(SOM )。

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这个预计在10月份得到开发者。 “谷歌没有使Edge TPU与传统芯片竞争,因此对所有芯片制造商和设备制造商都非常不利”。

谷歌cloud IOT副总裁Injong Rhee希望能萌生芯片行业的负面评价和担忧,但事实上,随着大型企业和新兴创业公司在芯片领域的竞争日益激烈,这些用例对大型企业来说非常重要对谷歌来说,尤其是这样,希望在有Caffe2和PyTorch等很多自由选择的世界上享受实际的研究开发框架。 2017年,谷歌响应AI芯片显示了战略重要性。

另外,Google Cloud CEO Diane Greene在Google Cloud Next 2018中强调AI已经被Google做的所有事情带入。 当然,对于芯片,对于边缘计算,对于物联网,这些也是同样的。

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