太狠了!谷歌這款AI晶体讓英特爾這幾年白干了!
Google蓄力的Edge TPU終于正式對外公布了,不僅如此,此次Google還帶來了基于Edge TPU的AIY Edge TPU開發板以及AIY Edge TPU加速器,全面幫助工程師將機器學習部署到AI產品開發中去。 谷歌的Edge TPU并不是他們發布的第一款硬件芯片,幾個月前,用于運行基于TensorFlow框架開發的機器學習工作負載的Cloud TPU已經推出了測試版。現在,谷歌在Edge TPU方面更進一步,這是一款由谷歌設計的專用ASIC芯片,可以在邊緣運行TensorFlow Lite ML模型。 目前來看,Edge TPU的尺寸約為1美分硬幣的1/8大小,它可以在較小的物理尺寸以及功耗范圍內提供不錯的性能(目前具體性能指標不清楚,官方稱可以在高清分辨率的視頻上以每秒30幀的速度,在每幀上同時執行多個最先進的AI模型),支持PCIe以及USB接口。 Edge TPU優勢在于可以加速設備上的機器學習推理,或者也可以與Google Cloud配對以創建完整的云端到邊緣機器學習堆棧。在任一配置中,Edge TPU通過直接在設備本地處理數據,這樣不僅保護隱私,而且消除對持久網絡連接的需要,減少延遲,允許使用更少的功率和性能。 AYI Edge TPU開發板(PK 樹莓派) AIY Edge TPU開發板是一款搭載了Edge TPU的單板計算機,功能非常豐富。開發板分為底板跟核心板,底板包括一些常用的外設接口,而核心板是基于Google Edge TPU的模塊化系統子板(核心板與底板可以分離),也就是SOM(system-on-module )。 目前官方沒有揭露更多細節,可以確定的有二點: 采用 int8/int16 計算方式, 因此無法將 TensorFlow 在沒特別處理過的 model 直接在 Edge TPU 上運算. 在 Training 時就必須考慮或是使用前可能必須透過 Quantization 處理., 連接介面采用 PCIe 與 USB.這代表除了 Embedded/IoT 開發應用外, 然而有著 PCIe 高速介面或許有可能多顆協同運作模式, 有著對較為強大的平臺的使用彈性 發布的同一時間, Google 也發表了兩款基于 Edge TPU 的 AIY Edge TPU Boards —AIY Edge TPU Dev Boar...