Google推出AI晶元Edge TPU，可在邊緣運行TensorFlow Lite機器學習模型

雷鋒網7月26日消息，Google於美國當地時間周三重磅推出了Edge TPU晶元，這款晶元將為邊緣設備提供強大的計算和學習能力，或將成為Google邊緣計算戰略的重要組成部分。

據了解，Edge TPU晶元是功能強大的雲TPU（Tensor Processing Unit）處理器的簡化版本，是專門設計的加速器晶元，用於在邊緣運行TensorFlow Lite機器學習模型，它將使感測器和其他設備能夠更快地處理數據，並且極大突破了邊緣計算設備的狹小空間和功率限制。

另外，Edge TPU可以自己運行計算，而不需要與多台強大計算機相連，因此應用程序可以更快、更可靠地工作，它們可以在感測器或網關設備中與標準晶元或微控制器共同處理AI工作。

自2015年以來，Google一直在使用TPU來加速自己數據中心的某些工作負載，而不是依賴Nvidia等供應商提供的商用硬體。而這次高調亮相的Edge TPU將在一種與Raspberry Pi不同的模塊化主板上得到發布，它將落入可以修補和構建獨特用例的開發人員手中。但更重要的是，它將有助於吸引那些已經使用TensorFlow作為其主要機器學習框架的開發人員，他們的想法是能夠更快更高效地運行這些模型。如果成功，將在TPU和TensorFlow級別上將這些開發人員進一步鎖定到Google的雲生態系統中。

Google Cloud IoT副總裁Injong Rhee稱：

這些產品使Google成為唯一一家擁有集成軟體和定製硬體堆棧的雲服務提供商，該產品將用於在雲端和邊緣實現機器學習和物聯網。

雖然亞馬遜擁有雲計算的大部分堆棧，但看起來Google更希望擁有整個AI堆棧，而不僅僅是提供按需GPU作為讓開發人員在該生態系統中運營的權宜之計。

Google Cloud IoT產品管理負責人Antony Passemard手持Edge TPU晶元原型

此外，Google還在今天發布了Cloud IOT Edge軟體和Edge TPU開發套件，Cloud IOT Edge是使用Edge TPU運行的軟體，它由兩個組件組成：Edge IOT核心網關功能和Edge ML。Cloud IOT Edge基於TensorFlow Lite可以在Android Things或基於Linux OS的設備上運行。Edge TPU開發套件包括一個模塊系統（SOM），它結合了Edge TPU，NXP CPU，wi-fi和Microchip的安全元件。這將在10月份提供給開發人員。

「Google並沒有讓Edge TPU與傳統晶元競爭，這對所有晶元供應商和設備製造商都非常有利」。

儘管Google Cloud IoT副總裁Injong Rhee在努力打消晶元界對其的負面評價與擔憂，但事實上，隨著大型公司和新興創業公司的晶元領域競爭日趨激烈，這些用例對大公司來說非常重要。對於Google來說尤其如此，它也希望在一個有Caffe2和PyTorch等多種選擇的世界中擁有實際的開發框架。

2017年，谷歌就表示其AI晶元正變得更具戰略重要性。另外Google Cloud CEO Diane Greene 在Google Cloud Next 2018 上一直強調稱，AI已經融入到 Google 所做的每一件事情中去。當然，對於晶元，對於邊緣計算，對於物聯網，它們更是如此。

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