谷歌增加了Edge TPU來為設備上的AI預測提供動力

谷歌的Tensor處理單元(TPU) - 為其機器學習框架TensorFlow定制的芯片- 正在向邊緣設備發展。今天在舊金山舉行的Cloud Next會議上，Mountain View公司宣布推出Edge TPU，這是一種專為工業制造和物聯網設備量身定制的架構。

邊緣TPU與加速谷歌數據中心算法的芯片不太相似 - 這些TPU是該公司在5月份的I / O開發者大會上宣布的第三代TPU，它是液體冷卻設計用于插入服務器機架。它們已在內部用于為Google相冊，Google Cloud Vision API調用和Google搜索結果等產品提供支持。

相比之下，尺寸約為一分錢的Edge TPU可以離線和本地運行計算，補充傳統的微控制器和傳感器。而且他們不會訓練機器學習模型 - 相反，他們使用TensorFlow的輕量級低開銷版本進行推理(預測)，這比完整堆棧框架更節能。

也就是說，兩個TPU都是從同一塊布料上切割下來的 - 它們是專用集成電路(ASIC)，針對特定工作負載進行了優化的可編程芯片。這使得他們在執行諸如從數據集(在云TPU的情況下)中訓練機器學習模型以及在設備上執行這些模型(Edge TPU的功能)等任務時非常高效。

Edge TPU將于10月份在模塊化參考板上推出，該參考板由Edge TPU，NXP芯片和Wi-Fi模塊組成。谷歌表示已與Arm，Harting，Hitachi Vantara，Nexcom，諾基亞和恩智浦等制造商合作，將這些套件推向市場。

LG最初部署Edge TPU的合作伙伴之一就是在生產線上的檢測設備中使用它們。LG的CNS集團首席技術官Shingyoon Hyun 告訴CNBC，這些芯片有助于在液晶電視面板生產過程中每秒檢查200多張玻璃圖像，準確度達到99.9%%。

除Edge TPU外，Google還推出了一系列新的G Suite和Google Cloud功能，包括基于AI的語法工具，增強型文檔搜索，FIDO密鑰和新的AutoML服務。