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谷歌推出小型新AI芯片用于机器设备学习
作者:念往昔    发布于:2021-07-22 10:55:43    文字:【】【】【

  两年前,谷歌推出了张量处理单元或TPU-专用芯片,它们运行在公司的数据中心,并对人工智能任务进行轻松的工作。

  现在,该公司正在将它的AI专业知识从云端中移开,并将其新的边缘TPU打包了,这是一个小型的AI加速器,它将在物联网设备中执行机器学习任务。

  边缘TPU被设计来做所谓的“推理”。这是机器学习的一部分,其中算法实际上执行它所训练的任务;例如,识别图片中的对象。谷歌的基于服务器的TPU对这个过程的训练部分进行了优化,而这些新的边缘TPU将进行推理。

  这些新芯片注定要用于企业工作,而不是你的下一代智能手机。这意味着在工厂自动化质量控制检查的任务。在设备上执行这类工作比使用在互联网上发送数据进行分析的硬件有许多优点。设备机器学习通常更安全;体验更少的停机时间,并提供更快的结果。不管怎样,这就是推销。

  谷歌并不是唯一一家为这种设备人工智能任务设计芯片的公司。ARM、高通、联发科和其他公司都制造了自己的AI加速器,而Nvidia公司的GPU在培训算法市场上占主导地位。

  然而,谷歌的对手没有控制整个AI堆栈。客户可以在谷歌的云上存储他们的数据;使用TPU训练他们的算法;然后使用新的边缘TPU进行设备推断。而且,更可能的是,他们将使用TysFROW——谷歌创建和运营的编码框架来创建他们的机器学习软件。

  这种垂直一体化有明显的好处。谷歌可以确保所有这些不同的部件尽可能高效、顺畅地相互交谈,使客户更容易在公司的生态系统中发挥作用。

  谷歌云的IOT副总裁,Injong Rhee,描述了新的硬件作为一个“专用的ASIC芯片,旨在在边缘运行TysFLOW Lite ML模型”在博客文章中。李仁济说:“边缘TPU被设计来补充我们的云TPU提供,所以您可以加速云中的ML训练,然后在边缘处进行闪电快速ML推断。你的传感器不仅仅是数据收集器——它们能做出本地、实时、智能的决策。

  有趣的是,谷歌也将边缘TPU作为一个开发套件提供,这将使客户更容易测试硬件的能力,并了解它可能如何适合他们的产品。该DEVKIT包括一个包含边缘TPU、一个NXP CPU、一个微芯片安全元件和Wi-Fi功能的模块上的系统。它可以通过USB或PCI Express扩展槽连接到计算机或服务器。这些Devkts只在beta版本中可用,潜在客户将不得不申请访问。

  这似乎是新闻的一小部分,但值得注意的是,谷歌通常不让公众掌握他们的人工智能硬件。然而,如果该公司希望客户采用它的技术,它需要确保他们可以首先尝试,而不是只要求他们进入AI GooGeSales的信心的飞跃。这个开发板不仅仅是对公司的诱惑——这标志着谷歌对拥有整个AI堆栈的态度是认真的。

脚注信息
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