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Google 公布了一款比硬币还小的 TPU 芯片

2018-7-30 10:43| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 26472| 评论: 0|来自: 机器学习研究会订阅号

摘要: 在张量处理单元也就是 TPU 芯片发布两年后,Google 最近又为我们带来了一款新产品——面向物联网(IoT)设的微型张量处理单元 Edge TPU。借助 Edge TPU,此前往往需要借助云端服务器进行处理的机器学习任务,都可以 ...

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在张量处理单元也就是 TPU 芯片发布两年后,Google 最近又为我们带来了一款新产品——面向物联网(IoT)设的微型张量处理单元 Edge TPU。借助 Edge TPU,此前往往需要借助云端服务器进行处理的机器学习任务,都可以在这块不到一美分硬币大小的芯片上完成了。

更确切地说,算法的前期训练过程依然交由服务器端算力更加强大的 TPU 处理器进行,而 Edge TPU 则负责在机器学习任务中进行「推理(inference)」,这个推理,即机器学习算法真正被用于解决实际问题的过程,如图像识别、语义识别等等。


尽管体积小巧,但 Edge TPU 所面向的其实是商业和企业市场,而非现今大谈「AI」的智能手机。这是因为在诸如大型工厂的自动化生产这样的任务中,能够借助 Edge TPU 这样的芯片本地处理机器学习任务不仅意味着效率,对企业来说,数据安全性和生产线的可靠性也更有保障,对云服务提供商的依赖程度可以更小。

这也正是全球芯片厂商都热衷于制造这类芯片的原因。ARM、高通、联发科等芯片商其实都有类似的芯片研发项目和研发计划,英伟达(Nvidia)的 GPU 更是主宰了机器学习算法训练的市场。


但几乎没有厂商能够像 Google 这样做得全面,现在,Google 的客户可以把数据存放在 Google Cloud 的云端服务器,借助 Google 的 TPU 用这些数据进行算法训练,然后在终端设备上借助 Edge TPU 执行本地机器学习任务。在这些环节中,Google 自家的 TensorFlow 代码框架无疑又是较佳得选择。

Google Cloud 物联网事业部副总裁 Injong Rhee 认为,Edge TPU 显然将赋予物联网终端设备更多的意义,它补全了 Google Cloud 的最后一块拼图,通过垂直整合的方式来为用户带来更好的 AI 应用体验,对开发者和厂商而言也有着不小的吸引力。


目前,Google 已经开放了 Edge TPU 的开发套件,这个开发套件包含了模块化系统(SOM)、恩智浦处理器、Wi-Fi 和 Microchip 芯片安全组件,可通过 USB 或 PCI 接口来与其他设备连接,感兴趣的厂商可以率先申请试用。

AI与机器人
申请链接:
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSea1Ip0Sq_2xZhCuZ26-678NewSVglt29SVCyg38rgYsSvS4w/viewform

编译来源:
https://www.theverge.com/2018/7/26/17616140/google-edge-tpu-on-device-ai-machine-learning-devkit
https://cloud.google.com/edge-tpu/

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