Google于美國(guó)當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三在Next云端大會(huì)，重磅發(fā)布了Edge TPU處理器，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它可以讓傳感器及其它設(shè)備擁有更快的數(shù)據(jù)處理速度。

Google在積極地構(gòu)建完整的人工智能硬件產(chǎn)品線，而且已經(jīng)不再滿足于為自家數(shù)據(jù)中心開(kāi)發(fā)AI芯片，2017年，谷歌表示，其AI芯片正變得更具戰(zhàn)略重要性。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，谷歌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(lái)時(shí)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

物聯(lián)網(wǎng)新物種：Edge TPU

自2015年以來(lái)，Google始終在用TPU來(lái)加速自家數(shù)據(jù)中心的某些工作負(fù)載，而不是依賴(lài)Nvidia等供應(yīng)商提供的商用硬件。

2015年開(kāi)始，Google就在數(shù)據(jù)中使用TPU芯片，完成某些特定任務(wù)，之前用的芯片來(lái)自Nvidia等企業(yè)。去年谷歌又說(shuō)，AI芯片在戰(zhàn)略上變得越來(lái)越重要。

開(kāi)發(fā)AI技術(shù)時(shí)，研究人員會(huì)用海量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)我們將新數(shù)據(jù)交給機(jī)器，它可以擁有更好的預(yù)測(cè)能力。第一代TPU只能預(yù)測(cè)，2017年推出的第二代TPU也可以用來(lái)訓(xùn)練模型。今年年初，Google展示了第三代TPU芯片。

現(xiàn)在發(fā)布的Edge TPU，該芯片在AI預(yù)測(cè)方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，與訓(xùn)練模型相比，它對(duì)計(jì)算力的要求降低。

性能雖然遠(yuǎn)不如一般 TPU，不過(guò)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即使不與強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)連接，Edge TPU也能計(jì)算，這樣應(yīng)用執(zhí)行的速度就會(huì)更快，更加可靠。Edge TPU可以與標(biāo)準(zhǔn)芯片、微控制器一起處理AI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。

圖為Edge TPU與一美分硬幣大小對(duì)比

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(lái)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?！?/p>

谷歌要把AI芯片裝進(jìn)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備

外媒稱(chēng)，Google進(jìn)軍“定制芯片”市場(chǎng)，是其試圖擴(kuò)大云計(jì)算市場(chǎng)份額、與亞馬遜和微軟加強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)的一種方式。

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、亞馬遜等都推出物聯(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(kāi)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(guò)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(wèn)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(shuō)：“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?！彼膱F(tuán)隊(duì)此前曾研究過(guò)英偉達(dá)(Nvidia)的一個(gè)計(jì)算系統(tǒng)。

此外，Google還在今天發(fā)布了Cloud IOT Edge軟件和Edge TPU開(kāi)發(fā)套件，Cloud IOT Edge是使用Edge TPU運(yùn)行的軟件，它由兩個(gè)組件組成：Edge IOT核心網(wǎng)關(guān)功能和Edge ML。Cloud IOT Edge基于TensorFlow Lite可以在Android Things或基于Linux OS的設(shè)備上運(yùn)行。Edge TPU開(kāi)發(fā)套件包括一個(gè)模塊系統(tǒng)（SOM），它結(jié)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(kāi)發(fā)人員。

“Google并沒(méi)有讓Edge TPU與傳統(tǒng)芯片競(jìng)爭(zhēng)，這對(duì)所有芯片供應(yīng)商和設(shè)備制造商都非常有利”。

盡管Google Cloud IoT副總裁Injong Rhee在努力打消芯片界對(duì)其的負(fù)面評(píng)價(jià)與擔(dān)憂，但事實(shí)上，隨著大型公司和新興創(chuàng)業(yè)公司的芯片領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，這些用例對(duì)大公司來(lái)說(shuō)非常重要。對(duì)于Google來(lái)說(shuō)尤其如此，它也希望在一個(gè)有Caffe2和PyTorch等多種選擇的世界中擁有實(shí)際的開(kāi)發(fā)框架。

另外Google Cloud CEO Diane Greene 在Google Cloud Next 2018 上一直強(qiáng)調(diào)稱(chēng)，AI已經(jīng)融入到 Google 所做的每一件事情中去。

當(dāng)然，對(duì)于芯片，對(duì)于邊緣計(jì)算，對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)，它們更是如此。