谷歌增加了Edge TPU来为设备上的AI预测提供动力

谷歌的Tensor处理单元(TPU) - 为其机器学习框架TensorFlow定制的芯片- 正在向边缘设备发展。今天在旧金山举行的Cloud Next会议上，Mountain View公司宣布推出Edge TPU，这是一种专为工业制造和物联网设备量身定制的架构。

边缘TPU与加速谷歌数据中心算法的芯片不太相似 - 这些TPU是该公司在5月份的I / O开发者大会上宣布的第三代TPU，它是液体冷却设计用于插入服务器机架。它们已在内部用于为Google相册，Google Cloud Vision API调用和Google搜索结果等产品提供支持。

相比之下，尺寸约为一分钱的Edge TPU可以离线和本地运行计算，补充传统的微控制器和传感器。而且他们不会训练机器学习模型 - 相反，他们使用TensorFlow的轻量级低开销版本进行推理(预测)，这比完整堆栈框架更节能。

也就是说，两个TPU都是从同一块布料上切割下来的 - 它们是专用集成电路(ASIC)，针对特定工作负载进行了优化的可编程芯片。这使得他们在执行诸如从数据集(在云TPU的情况下)中训练机器学习模型以及在设备上执行这些模型(Edge TPU的功能)等任务时非常高效。

Edge TPU将于10月份在模块化参考板上推出，该参考板由Edge TPU，NXP芯片和Wi-Fi模块组成。谷歌表示已与Arm，Harting，Hitachi Vantara，Nexcom，诺基亚和恩智浦等制造商合作，将这些套件推向市场。

LG最初部署Edge TPU的合作伙伴之一就是在生产线上的检测设备中使用它们。LG的CNS集团首席技术官Shingyoon Hyun 告诉CNBC，这些芯片有助于在液晶电视面板生产过程中每秒检查200多张玻璃图像，准确度达到99.9%%。

除Edge TPU外，Google还推出了一系列新的G Suite和Google Cloud功能，包括基于AI的语法工具，增强型文档搜索，FIDO密钥和新的AutoML服务。