谷歌發布 可用於支持物聯網設備的超厲害的AI晶元

據外媒報道，谷歌已經不再滿足於為自家數據中心開發人工智慧（AI）晶元，它現在正設計將 AI 晶元整合到其他公司生產的產品中去。

在 2016 年穀歌開發者大會I/O期間，其首席執行官桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）正發表演講

在發布張量處理單元（Tensor Processing Unit，簡稱 TPU）2 年之後，谷歌於美國當地時間周三推出了 Edge TPU，它將使感測器和其他設備能夠更快地處理數據。

這種晶元可以用於各種各樣的場景，但一種最初的用途是在工業製造領域：消費電子產品製造商 LG 正在一個系統中測試這種晶元，該系統可以檢測用於屏幕的玻璃存在的製造缺陷。

谷歌進軍「定製晶元」市場，是其試圖擴大雲計算市場份額、與亞馬遜(Amazon)和微軟(Microsoft)加強競爭的一種方式。自 2015 年以來，谷歌始終在用 TPU 來加速自家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。

2017 年，谷歌表示，其 AI 晶元正變得更具戰略重要性。在 AI 領域，研究人員正用大量數據訓練模型，以便機器能夠在新數據到來時進行預測。

TPU 最初的版本只能做出這些預測，而第二個版本（2017 年發布）可被用來訓練模型，這一更新使其能與 Nvidia 顯卡競爭。第三代 TPU 是在今年早些時候發布的。

現在我們有了 Edge TPU，這是專門用來處理 AI 預測部分的微型晶元，它比訓練模型的計算強度要小。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。

三星前首席技術官 Injong Rhee 表示，谷歌並沒有讓 Edge TPU 與傳統晶元競爭，這對所有硅晶元供應商和設備製造商都非常有利。Edge TPU 可能會「顛覆雲計算競爭」，因為許多計算現在可以在設備上進行，而不是全部發送到數據中心。在成本和能耗方面，谷歌晶元在某些類型的計算上比傳統晶元更加高效。

谷歌並不是唯一一個對所謂物聯網感興趣的雲計算服務供應商，物聯網的核心是管理和處理來自許多小型嵌入式設備的數據。今年早些時候，微軟宣布了其物聯網晶元的設計。谷歌的新晶元將運行基於簡化版 TensorFlow AI 軟體的模型，這是該公司在 2015 年通過開源許可發布的軟體。

LG 負責幫助內部和其他公司處理 IT 服務的 CNS 團隊已經在測試 Edge TPU，並計劃開始在內部生產線上使用它們檢查設備。

目前，在為顯示面板生產玻璃的過程中，該檢測設備每秒可處理 200 多張玻璃圖像。LG 的 CNS 團隊首席技術官 Hyun Shingyoon 表示，出現的任何問題都需要人工檢查，現有系統的準確率約為 50%。而谷歌 AI 的準確率可達 99.9%。

Hyun Shingyoon 還說：「我的期望是在發現真正影響我們質量的異常和缺陷方面節省資金。」他的團隊此前曾研究過英偉達(Nvidia)的一個計算系統。

谷歌已經構建了工具包，其中包括 Edge TPU、NXP 晶元和 Wi-Fi 連接，供開發人員試用。該公司正與 Arm、Harting、日立萬寶(Hitachi Vantara)、Nexcom、諾基亞(Nokia)和 NXP 等製造商合作。

Injong Rhee 沒有透露谷歌是否計劃為訓練模型構建更強大的 Edge TPU。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！