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自動點膠機而不是你的下代智能手機
 

  兩年前,谷歌推出了張量處理單元或TPU-專用芯片,它們運行在的數據中心,并對人工智能任務進行輕松的工作。

  現在,該正在將它的AI專業知識從云端中移開,并將其新的邊緣TPU打包了,這是一個小型的AI加速器,它將在物聯網設中執行機器學習任務。

  邊緣TPU被設計來做所謂的“推理”。這是機器學習的一部分,其中算法實際上執行它所訓練的任務;例如,識別圖片中的對象。谷歌的基于服務器的TPU對這個過程的訓練部分進行了優化,而這些新的邊緣TPU將進行推理。

  這些新芯片注定要用于企業工作,而不是你的下一代智能手機。這意味著在工自動化質量控制檢查的任務。在設上執行這類工作比使用在互聯網上發送數據進行分析的硬件有許多優點。設機器學習通常更安全;體驗更少的停機時間,并提供更快的結果。不管怎樣,這就是推銷。

  谷歌并不是一家為這種設人工智能任務設計芯片的。ARM、高通、聯發科和其他都制造了自己的AI加速器,而Nvidia的GPU在培訓算法市場上占主導地位。

  然而,谷歌的對手沒有控制整個AI堆棧??蛻艨梢栽诠雀璧脑粕洗鎯λ麄兊臄祿?;使用TPU訓練他們的算法;然后使用新的邊緣TPU進行設推斷。而且,更可能的是,他們將使用TysFROW——谷歌創建和運營的編碼框架來創建他們的機器學習軟件。

  這種垂直一體化有明顯的好處。谷歌可以確保所有這些不同的部件盡可能高效、順暢地相互交談,使客戶更容易在的生態系統中發揮作用。

  谷歌云的IOT副總裁,Injong Rhee,描述了新的硬件作為一個“專用的ASIC芯片,旨在在邊緣運行TysFLOW Lite ML模型”在博客文章中。李仁濟說:“邊緣TPU被設計來補充我們的云TPU提供,所以您可以加速云中的ML訓練,然后在邊緣處進行閃電快速ML推斷。你的傳感器不僅僅是數據收集器——它們能做出本地、實時、智能的決策。

  有趣的是,谷歌也將邊緣TPU作為一個開發套件提供,這將使客戶更容易測試硬件的能力,并了解它可能如何適合他們的產品。該DEVKIT包括一個包含邊緣TPU、一個NXP CPU、一個微芯片安全元件和Wi-Fi功能的模塊上的系統。它可以通過USB或PCI Express擴展槽連接到計算機或服務器。這些Devkts只在beta版本中可用,潛在客戶將不得不申請訪問。

  這似乎是新聞的一小部分,但值得注意的是,谷歌通常不讓公眾掌握他們的人工智能硬件。然而,如果該希望客戶采用它的技術,它需要確保他們可以首先嘗試,而不是只要求他們進入AI GooGeSales的信心的飛躍。這個開發板不僅僅是對的誘惑——這標志著谷歌對擁有整個AI堆棧的態度是認真的。
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