Google推出AI芯片EdgeTPU可在边缘运行TensorFlowLite机器学习模型_[#第一

雷锋网(公众号：雷锋网)7月26日消息，Google于美国当地时间周三重磅推出了Edge TPU芯片，这款芯片将为边缘设备提供强大的计算和学习能力，或将成为Google边缘计算战略的重要组成部分。

据了解，Edge TPU芯片是功能强大的云TPU（Tensor Processing Unit）处理器的简化版本，是专门设计的加速器芯片，用于在边缘运行TensorFlow Lite机器学习模型，它将使传感器和其他设备能够更快地处理数据，并且极大突破了边缘计算设备的狭小空间和功率限制。

另外，Edge TPU可以自己运行计算，而不需要与多台强大计算机相连，因此应用程序可以更快、更可靠地工作，它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理AI工作。

自2015年以来，Google一直在使用TPU来加速自己数据中心的某些工作负载，而不是依赖Nvidia等供应商提供的商用硬件。而这次高调亮相的Edge TPU将在一种与Raspberry Pi不同的模块化主板上得到发布，它将落入可以修补和构建独特用例的开发人员手中。但更重要的是，它将有助于吸引那些已经使用TensorFlow作为其主要机器学习框架的开发人员，他们的想法是能够更快更高效地运行这些模型。如果成功，将在TPU和TensorFlow级别上将这些开发人员进一步锁定到Google的云生态系统中。

Google Cloud IoT副总裁Injong Rhee称：

这些产品使Google成为唯一一家拥有集成软件和定制硬件堆栈的云服务提供商，该产品将用于在云端和边缘实现机器学习和物联网。

虽然亚马逊拥有云计算的大部分堆栈，但看起来Google更希望拥有整个AI堆栈，而不仅仅是提供按需GPU作为让开发人员在该生态系统中运营的权宜之计。

Google Cloud IoT产品管理负责人Antony Passemard手持Edge TPU芯片原型

此外，Google还在今天发布了Cloud IOT Edge软件和Edge TPU开发套件，Cloud IOT Edge是使用Edge TPU运行的软件，它由两个组件组成：Edge IOT核心网关功能和Edge ML。Cloud IOT Edge基于TensorFlow Lite可以在Android Things或基于Linux OS的设备上运行。Edge TPU开发套件包括一个模块系统（SOM），它结合了Edge TPU，NXP CPU，wi-fi和Microchip的安全元件。这将在10月份提供给开发人员。

“Google并没有让Edge TPU与传统芯片竞争，这对所有芯片供应商和设备制造商都非常有利”。

尽管Google Cloud IoT副总裁Injong Rhee在努力打消芯片界对其的负面评价与担忧，但事实上，随着大型公司和新兴创业公司的芯片领域竞争日趋激烈，这些用例对大公司来说非常重要。对于Google来说尤其如此，它也希望在一个有Caffe2和PyTorch等多种选择的世界中拥有实际的开发框架。

2017年，谷歌就表示其AI芯片正变得更具战略重要性。另外Google Cloud CEO Diane Greene 在Google Cloud Next 2018 上一直强调称，AI已经融入到 Google 所做的每一件事情中去。当然，对于芯片，对于边缘计算，对于物联网，它们更是如此。

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