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谷歌今秋拟发布新AI硬件猜猜是什么?

  谷歌宣布推出基于其Tensor Processing Unit(TPU)深度学习加速技术的硬件产品,旨在将人工智能智能技术引入物联网(IoT):Edge TPU。谷歌曾在本次的上海2018 GDD(开发者大会)上多次透露,新产品将于第四季度发布。

  虽然谷歌于2016年5月宣布推出其首款定制的Tensor处理单元(TPU)硬件,并且每年都会发布有关升级版本的新闻,但该公司迄今为止仅在内部提供了加速硬件,首先是为自己提供服务,然后通过其云计算平台作为选项。

  在今年的Google I/0 2018大会上,谷歌发布了新一代TPU处理器——TPU 3.0。TPU 3.0的性能相比目前的TPU 2.0有8倍提升,比现代CPU和GPU高15-30倍,每瓦性能提高30-80倍。这些优势有助于Google的许多服务大规模运行最先进的神经网络并且价格合理。

  针对专业工程师,AIY Edge TPU开发板和AIY Edge TPU加速器由谷歌的Edge Tensor Processing Units(TPU)专用芯片提供支持,这些芯片可以促进人工智能分配。两年前,谷歌推出了云TPU(其第三个版本已经推出),针对培训机器学习模型进行了优化。科技巨头的最新成员将进行推理,即实际执行语音或图像识别等任务。

  考虑到更快,更有效的数据解释方式,这种设备上的机器学习是为企业工作而设计的。因此,不要指望在您的下一部智能手机中嵌入这些芯片。

  “为了使用Edge TPU快速开始开发和测试,我们已经构建了一个开发套件,”Google Cloud的物联网副总裁Injong Rhee在博客公告中解释道。其中包括AIY开发板和加速器,这两款产品都将于今年10月在美国上架,之后将推向更多国家。

  一体化AIY开发板 - 一个Raspberry Pi-esque基板,具有原型设计所需的所有外设连接 - 具有可移动的模块化系统(SOM)子板,可用于未来的项目扩展。

  “设备ML仍处于早期阶段,我们很高兴看到这两种产品如何应用于解决现实问题,”AIY项目总监Billy Rutledge在另一篇博客中写道。“这让你可以在云中构建和训练ML模型,然后通过Edge TPU硬件加速器的功能在Cloud IoT Edge设备上运行这些模型,”谷歌云副总裁Rhee说道。

  “边缘TPU是谷歌专用的ASIC [专用集成电路]芯片,设计用于在边缘运行TensorFlow Lite ML模型,”物联网(IoT)和Injong Rhee解释道。 “在设计Edge TPU时,我们专注于优化”每瓦性能“和”每美元性能“。 Edge TPU旨在补充我们的云TPU产品,因此您可以加速云中的ML培训,然后在边缘进行快速的ML推理。您的传感器不仅仅是数据采集器 - 它们可以做出本地,实时,智能的决策。

  与此同时,Google宣布推出Cloud IoT Edge,这是对Google Cloud的扩展,允许在Edge TPU上运行基于全胖基于云的TPU的机器学习模型,以及运行Android的基于GPU和CPU的加速器 事物或任何其他基于Linux的操作系统。Edge TPU可以自己运行计算,而不需要与多台强大计算机相连,因此应用程序可以更快、更可靠地工作。它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理AI工作。返回搜狐,查看更多

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