Google Cloud IoT Edge服務平台推出 強化物聯網端點運算布局 並發表學習加速器Edge TPU實現軟硬體整合

2018.07.26 01:09PM
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是Google強化物聯網端點運算布局 藉Edge TPU實現軟硬體整合這篇文章的首圖

Google Cloud IoT Edge服務平台,將與Android Things緊密結合,將Google Cloud應用與廣泛物聯網裝置銜接,也可對應Linux架構相容平台使用,藉此讓開發者、企業端能快速藉由雲端連接方式將各類服務快速佈署至各類終端裝置,並且透過端點學習方式加快裝置運算效率。

首圖

呼應亞馬遜所推出的AWS IoT平台,以及微軟所打造的Azure IoT平台,Google在Google Cloud NEXT 2018活動中宣布推出Google Cloud IoT Edge服務平台,其中將包含Edge IoT Core、Edge ML軟體元件,同時也針對端點運算推出結合人工智慧運算技術的Edge TPU,預計在今年10月推出開發板,預計藉由軟硬體整合方式進攻物聯網應用市場。

推出Google Cloud IoT Edge服務平台,自然是鎖定亞馬遜、微軟先前已經進駐物聯網應用市場,並且進一步與本身物聯網平台Android Things緊密結合,將Google Cloud應用與廣泛物聯網裝置銜接。

而此次釋出的Edge IoT Core、Edge ML軟體元件,除了可在Android、Android Things平台運作,更可對應Linux架構相容平台使用,藉此讓開發者、企業端能快速藉由雲端連接方式將各類服務快速佈署至各類終端裝置,並且透過端點學習方式加快裝置運算效率,藉由Edge ML更可讓各類透過TensorFlow學習模型訓練的終端裝置具備快速反應、預測,並且能持續學習特性,預期能讓物聯網應用更具效率,同時也能確保安全。

除軟體應用,Google此次也宣布同步推出針對端點運作使用的學習加速器Edge TPU,預計將在今年10月推出開發板。

Edge TPU針對端點裝置應用需求打造,本身尺寸遠小於1美分,除了可用於端點訓練學習之外,本身也能對應執行TensorFLow Lite或TensorFLow學習框架,並且對應超低功率運作表現,因此可以廣泛應用在各類裝置。不過,Google方面並未透顧Edge TPU實際數據吞吐量,但理論上無法比擬現行TPU運算表現。

至於在Edge TPU開發板方面,Google則是將Edge TPU與恩智浦處理器結合,並且加上W-Fi等連結功能,以及可透過SD記憶卡儲存資料,開發者能藉此打造可對應端點運算需求的小型主機。

是Google強化物聯網端點運算布局 藉Edge TPU實現軟硬體整合的第3張圖

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