谷歌推出用于设备机器学习的微型新人工智能芯片

该硬件专为企业应用而设计，例如在工厂中自动进行质量控制检查

谷歌新的 Edge TPU 芯片只需一美分。

两年前，谷歌推出了其张量处理单元或 TPU——一种专门的芯片，它存在于公司的数据中心，可以轻松完成人工智能任务现在，该公司正在将其 AI 专业知识从云端转移，并揭开了新的Edge TPU 的面纱，一个微型人工智能加速器，将在物联网设备中执行机器学习工作

这些新芯片注定要用于企业工作，而不是你的下一部智能手机这意味着诸如在工厂中自动进行质量控制检查之类的任务在设备上执行此类工作比使用必须通过 Internet 发送数据进行分析的硬件具有许多优势设备端机器学习通常更安全，减少停机时间，并提供更快的结果无论如何，这就是销售宣传

信用:谷歌

Edge TPU 是常规张量处理单元的小兄弟，谷歌用它来驱动自己的人工智能，其他客户也可以通过谷歌云使用它。IBM的人工智能委员会大约包含20名部门领导，在新冠疫情初期，当客户要求定制面部识别技术，以识别发烧情况和面部遮盖物时，他们陷入了困境。。

不过，谷歌并不是唯一一家为这种设备上的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 制造的 GPU 则以主导训练算法市场而闻名

可是，谷歌拥有其竞争对手所没有的是对整个人工智能堆栈的控制客户可以将他们的数据存储在 Google 的云上，使用 TPU 训练他们的算法，然后使用新的 Edge TPU 执行设备端推理而且，更有可能的是，他们将使用 TensorFlow来创建他们的机器学习软件

这种垂直整合有明显的好处谷歌可以确保所有这些不同的部分尽可能高效和顺畅地相互交流，让客户更容易在公司的生态系统中玩耍

您的传感器不仅仅是数据收集器

Google Cloud 的物联网副总裁 Injong Rhee 在一篇博文中将新硬件描述为专用于在边缘运行 TensorFlow Lite ML 模型的专用 ASIC 芯片 Rhee 说:Edge TPU 旨在补充我们的 Cloud TPU 产品，因此您可以在云端加速 ML 训练，然后在边缘进行闪电般的 ML 推理您的传感器不仅仅是数据收集器——它们可以做出本地，实时，智能的决策

有趣的是，谷歌还将 Edge TPU 作为开发套件提供，这将使客户更容易测试硬件的功能并了解它如何适合他们的产品该开发套件包括一个系统级模块 ，其中包含 Edge TPU，一个 NXP CPU，一个 Microchip 安全元件和 Wi—Fi 功能它可以通过 USB 或 PCI Express 扩展槽连接到计算机或服务器不过，这些开发套件仅在测试版中可用，潜在客户必须申请访问权限

这似乎只是新闻的一小部分，但值得注意的是，谷歌通常不会让公众接触其人工智能硬件但是，如果公司希望客户采用其技术，则需要确保他们可以先尝试一下，而不是仅仅要求他们信仰飞跃进入人工智能 Google 领域这个开发板不仅仅是对公司的诱惑——它表明谷歌对拥有整个人工智能堆栈是认真的