谷歌發(fā)布Edge TPU 芯片搶攻邊緣計(jì)算市場(chǎng)

據(jù)外媒報(bào)道，谷歌(Google) 在 Next 云端大會(huì)，發(fā)布了 Edge TPU 芯片搶攻邊緣計(jì)算市場(chǎng)。

Google在積極地構(gòu)建完整的人工智能(AI) 硬件產(chǎn)品線，而且已經(jīng)不再滿足于為自家數(shù)據(jù)中心開發(fā)AI芯片，它現(xiàn)在正設(shè)計(jì)將AI芯片整合到其他公司生產(chǎn)的產(chǎn)品中去，變得更具戰(zhàn)略重要性。在AI領(lǐng)域，研究人員正用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以便機(jī)器能夠在新數(shù)據(jù)到來時(shí)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

張量處理單元(Tensor Processing Unit，簡(jiǎn)稱TPU)最初的版本只能做出這些預(yù)測(cè)，而第二個(gè)版本(2017年發(fā)布)可被用來訓(xùn)練模型，這一更新使其能與Nvidia顯卡競(jìng)爭(zhēng)，第三代TPU是在今年5月發(fā)布的。這次發(fā)布的是適合邊緣計(jì)算的 Edge TPU。雖然都是 TPU，但邊緣計(jì)算用的版本與訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)的 Cloud TPU 不同，是專門用來處理AI預(yù)測(cè)部分的微型芯片。

性能雖然遠(yuǎn)不如一般 TPU，不過勝在功耗及體積大幅縮小，適合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采用。Edge TPU可以自己運(yùn)行計(jì)算，而不需要與多臺(tái)強(qiáng)大計(jì)算機(jī)相連，因此應(yīng)用程序可以更快、更可靠地工作。它們可以在傳感器或網(wǎng)關(guān)設(shè)備中與標(biāo)準(zhǔn)芯片或微控制器共同處理AI工作。

Google 云端物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品管理負(fù)責(zé)人Antony Passemard 指出，“Edge TPU 是一種超低功耗的 ASIC 芯片，比 1 美分銅板還小，搭配 Cloud IoT Edge 軟件并針對(duì) TensorFLow 機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化，如此一來部分計(jì)算就不需等待遠(yuǎn)程服務(wù)器回應(yīng)，直接在設(shè)備完成。Edge TPU 以極低成本讓設(shè)備產(chǎn)生計(jì)算力，并將改變現(xiàn)有的系統(tǒng)架構(gòu)，使現(xiàn)代云計(jì)算能真正實(shí)用化。”

“谷歌并沒有讓Edge TPU與傳統(tǒng)芯片競(jìng)爭(zhēng)，這對(duì)所有硅芯片供應(yīng)商和設(shè)備制造商都非常有利。Edge TPU可能會(huì)‘顛覆云計(jì)算競(jìng)爭(zhēng)’，因?yàn)樵S多計(jì)算現(xiàn)在可以在設(shè)備上進(jìn)行，而不是全部發(fā)送到數(shù)據(jù)中心。在成本和能耗方面，谷歌芯片在某些類型的計(jì)算上比傳統(tǒng)芯片更加高效。”Google 云端物聯(lián)網(wǎng)副總裁 Injong Rhee 強(qiáng)調(diào)。

他還稱，“Cloud IoT Edge 是由兩部分組成，Edge IoT 核心網(wǎng)關(guān)功能和 Edge ML，這是基于 TensorFlow Lite 用在邊緣設(shè)備的模型，并能在 Android Things 或 Linux OS 的設(shè)備運(yùn)行，使 Google 成為唯一一家擁有整合軟件和客制硬件堆棧的云服務(wù)提供商。”

其他業(yè)者其實(shí)也早已競(jìng)相在物聯(lián)網(wǎng)、AI 及云端計(jì)算提出新解決方案，如微軟、AWS 等都推出物聯(lián)網(wǎng)云端平臺(tái)，但可以看出 Google 的野心不僅是在單一硬件持續(xù)突破，更傾向于提供完整終端服務(wù)體驗(yàn)。

LG負(fù)責(zé)幫助內(nèi)部和其他公司處理IT服務(wù)的CNS團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在測(cè)試Edge TPU，并計(jì)劃開始在內(nèi)部生產(chǎn)線上使用它們檢查設(shè)備。

目前，在為顯示面板生產(chǎn)玻璃的過程中，該檢測(cè)設(shè)備每秒可處理200多張玻璃圖像。LG的CNS團(tuán)隊(duì)首席技術(shù)官Hyun Shingyoon表示，出現(xiàn)的任何問題都需要人工檢查，現(xiàn)有系統(tǒng)的準(zhǔn)確率約為50%。而谷歌AI的準(zhǔn)確率可達(dá)99.9%。

Hyun Shingyoon還說：“我的期望是在發(fā)現(xiàn)真正影響我們質(zhì)量的異常和缺陷方面節(jié)省資金。”他的團(tuán)隊(duì)此前曾研究過英偉達(dá)(Nvidia)的一個(gè)計(jì)算系統(tǒng)。

Google 即將在 10 月推出包含結(jié)合 Edge TPU、NXP CPU、Wi-Fi 和 Microchip 等安全組件的開發(fā)者套件，并持續(xù)與 ARM、Harting、Hitachi Vantara、Nexcom、Nokia 及 NXP 等制造商合作，希望能普及至開發(fā)者社群，建立獨(dú)有的生態(tài)。