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谷歌神秘秋季新品将曝光!技术宅大惊钱包保不住

作者:秒速赛车    来源:未知    发布时间:2018-10-09 15:37    浏览量:

  AIY Edge TPU 加速器是一个适用于您现有系统的神经网络协处理器。这个小巧的 USB-C 设备可以连接到任何基于 Linux 的系统,执行 ML 推理加速。其外壳上有多个安装孔,可以连接主机板(例如 Raspberry Pi Zero)或您的自定义设备。

  我们被告知Edge TPU使用PCIe或USB与主机片上系统接口,可以使用8位和16位整数精度,以高达每秒30帧的速度对实时视频执行推理任务。这表明硬件的一个黄金时段用途是分析家庭或工作场所中的特定物体,人物,运动等的摄像机信号源。

  网关内部是Edge TPU,可能还有图形处理器,以及运行Linux或Android和Google的Cloud IoT Edge软件堆栈的通用应用程序处理器。该堆栈包含基于Tensorflow的轻量级库和模型,可访问Edge TPU以在硬件中高速执行AI任务。如有必要,还可以在应用程序CPU和GPU核心上执行此工作。如果您愿意,可以使用自己的自定义模型。

  现在,这个网络巨头已经开发出一种适用于在物联网网关中运行的仅限于推断的推理版本。我们的想法是,您家中,工厂,办公室,医院等都有一堆传感器和设备连接到其中一个网关,然后连接到云端的Google后端服务以进行其他处理。

  在设计Edge TPU时,我们专注于优化每瓦性能和每美元性能,占地面积小。边缘TPU旨在补充我们的云TPU产品,因此您可以在云中加速ML培训,然后在边缘具有闪电般快速的ML推理。您的传感器不仅仅是数据收集器 - 它们可以做出本地的,实时的,智能的决策。

  ASIC是今天在2018年的Google宣布,ASIC是其Tensor Processing Unit(TPU)系列内部设计协处理器的缩减版。TPU在内部用于为其基于机器学习的服务提供支持,或者可通过其公共云租用。这些芯片专门设计用于训练神经网络并进行推理。

  AIY Edge TPU Dev 开发板是一体化开发板,可以用来对要求快速 ML 推理的嵌入式系统进行原型设计。其基板可提供您对设备进行高效原型开发所需的全部外设连接,包括一个可与各种电气元件集成的 40 引脚 GPIO 接头。其另一特点在于,当您准备好扩展后,可以将其可移动模块化系统 (SOM) 子板直接集成到您自己的硬件中。

  其目标是使用来自传感器和设备的传入数据尽可能多地在网关上进行AI推理,这意味着在小工具和后端互联网服务器之间来回传递的信息更少,这意味着更低的延迟和更快的决策,更少的带宽消耗,并降低数据安全风险。

  

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