Google 將 TPU 加速器濃縮到邊際運算領域,推出 AIY Edge TPU 與開發板

2018.07.26 11:32AM
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Google 為了其 TensorFlow 機器學習框架,開發了專為其提升效率的 ASIC 晶片" TPU ",做為在進行 TensorFlow 等機器學習行為提供更有效率的運算,而 Google 也為了將 TPU 技術帶到邊際運算,在 Google Cloud Next 大會宣布兩款針對邊際運算的產物,為 AIY Edge TPU 以及基於這款晶片的兩款開發工具,將 Google 的 TPU 技術帶到邊際運算領域。

當然針對邊際運算不可能實現與 Google Cloud 資料中心同級的運算規模, AIY Edge TPU 是為了執行 TensorFlow Lite 的加速 ASIC ,不過除了獨立運作之外,亦可搭配 Google Cloud 建構更完整的雲到端機器學習結構。當然 Edge TPU 的目的就是能在終端上執行一定程度的機器學習功能,減少對雲服務的依賴,並且可較純 CPU 或是 CPU + GPU 提供更高的 TensorFlow 執行性能,並減少整體功耗。

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Google 當前提供兩種型態的 AIY Edge TPU 開發工具,其一為單板電腦型,另一種則是 USB Type-C Dongle 設計,前者使用如樹莓派大小的基板,提供 40PIN GPIO ,而 AIY Edge TPU 是以模組化的方式與底板連接,當完成開發後,可直接設計全新的電路板並提供相同的針腳直接安裝 AIY Edge TPU 模組使用。在 AIY Edge TPU 模組當中,包含由 NXP 提供、基於 Arm 架構的 SoC 與無線通訊模組、安全元件等,基本上算是一套完整的系統,底板僅作為 IO 板使用。

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至於 Dongle 型態的 AIY Edge TPU 工具則可連接到各種基於 Linux 的系統上提供機器學習加速,甚至亦可搭配如 RaspberryPi Zero 等單板電腦。

Google 預期這兩項邊際運算開發工具有助於如工業自動化、產品檢測、零售的顧客偵測、車載輔助系統等裝置開發;預計今年秋季這兩項開發工具會在美國上市,並陸續在各國開始推出。目前 Google 也開始提供預先註冊供開發者登記。預先登記網頁:請點此

新聞與圖片來源: Google Developer

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